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A systematic model identification method for chemical transformation pathways – the case of heroin biomarkers in wastewater

机译：化学转化途径的系统模型识别方法-以废水中的海洛因生物标志物为例

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摘要

This study presents a novel statistical approach for identifying sequenced chemical transformation pathways in combination with reaction kinetics models. The proposed method relies on sound uncertainty propagation by considering parameter ranges and associated probability distribution obtained at any given transformation pathway levels as priors for parameter estimation at any subsequent transformation levels. The method was applied to calibrate a model predicting the transformation in untreated wastewater of six biomarkers, excreted following human metabolism of heroin and codeine. The method developed was compared to parameter estimation methods commonly encountered in literature (i.e., estimation of all parameters at the same time and parameter estimation with fix values for upstream parameters) by assessing the model prediction accuracy, parameter identifiability and uncertainty analysis. Results obtained suggest that the method developed has the potential to outperform conventional approaches in terms of prediction accuracy, transformation pathway identification and parameter identifiability. This method can be used in conjunction with optimal experimental designs to effectively identify model structures and parameters. This method can also offer a platform to promote a closer interaction between analytical chemists and modellers to identify models for biochemical transformation pathways, being a prominent example for the emerging field of wastewater-based epidemiology.
机译：这项研究提出了一种新颖的统计方法，结合反应动力学模型来鉴定测序的化学转化途径。所提出的方法依靠声音不确定性的传播，方法是将在任何给定转换路径级别获得的参数范围和相关概率分布视为在任何后续转换级别进行参数估计的先验。该方法用于校准预测六种生物标志物在未经处理的废水中的转化的模型，该六种生物标志物是随着人类海洛因和可待因的代谢而排出的。通过评估模型预测的准确性，参数的可识别性和不确定性分析，将开发的方法与文献中常见的参数估计方法（即同时估计所有参数以及使用上游参数的固定值进行参数估计）进行了比较。获得的结果表明，所开发的方法在预测准确性，转换路径识别和参数可识别性方面有可能优于常规方法。该方法可以与最佳实验设计结合使用，以有效地识别模型结构和参数。该方法还可以提供一个平台，以促进分析化学家和建模者之间更紧密的相互作用，以识别生化转化途径的模型，这是新兴的基于废水的流行病学领域的突出例子。

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