Reliability of methods used for the risk assessment of mixture of micropollutants in aquatic enviromments : from theoretical concepts to field observations

Ces dernières années, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques des micropolluants organiques pour les espèces de nos lacs et rivières. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, alors que les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange. Or les effets de ces cocktails ne sont pas négligeables. Cette thèse de doctorat s'est ainsi intéressée aux modèles permettant de prédire le risque environnemental de ces cocktails pour le milieu aquatique. Le principal objectif a été d'évaluer le risque écologique des mélanges de substances chimiques mesurées dans le Léman, mais aussi d'apporter un regard critique sur les méthodologies utilisées afin de proposer certaines adaptations pour une meilleure estimation du risque. Dans la première partie de ce travail, le risque des mélanges de pesticides et médicaments pour le Rhône et pour le Léman a été établi en utilisant des approches envisagées notamment dans la législation européenne. Il s'agit d'approches de « screening », c'est-à-dire permettant une évaluation générale du risque des mélanges. Une telle approche permet de mettre en évidence les substances les plus problématiques, c'est-à-dire contribuant le plus à la toxicité du mélange. Dans notre cas, il s'agit essentiellement de 4 pesticides. L'étude met également en évidence que toutes les substances, même en trace infime, contribuent à l'effet du mélange. Cette constatation a des implications en terme de gestion de l'environnement. En effet, ceci implique qu'il faut réduire toutes les sources de polluants, et pas seulement les plus problématiques. Mais l'approche proposée présente également un biais important au niveau conceptuel, ce qui rend son utilisation discutable, en dehors d'un screening, et nécessiterait une adaptation au niveau des facteurs de sécurité employés. Dans une deuxième partie, l'étude s'est portée sur l'utilisation des modèles de mélanges dans le calcul de risque environnemental. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés espèce par espèce, et non pour une évaluation sur l'écosystème en entier. Leur utilisation devrait donc passer par un calcul par espèce, ce qui est rarement fait dû au manque de données écotoxicologiques à disposition. Le but a été donc de comparer, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon une méthode rigoureuse, espèce par espèce, avec celui effectué classiquement où les modèles sont appliqués sur l'ensemble de la communauté sans tenir compte des variations inter-espèces. Les résultats sont dans la majorité des cas similaires, ce qui valide l'approche utilisée traditionnellement. En revanche, ce travail a permis de déterminer certains cas où l'application classique peut conduire à une sous- ou sur-estimation du risque. Enfin, une dernière partie de cette thèse s'est intéressée à l'influence que les cocktails de micropolluants ont pu avoir sur les communautés in situ. Pour ce faire, une approche en deux temps a été adoptée. Tout d'abord la toxicité de quatorze herbicides détectés dans le Léman a été déterminée. Sur la période étudiée, de 2004 à 2009, cette toxicité due aux herbicides a diminué, passant de 4% d'espèces affectées à moins de 1%. Ensuite, la question était de savoir si cette diminution de toxicité avait un impact sur le développement de certaines espèces au sein de la communauté des algues. Pour ce faire, l'utilisation statistique a permis d'isoler d'autres facteurs pouvant avoir une influence sur la flore, comme la température de l'eau ou la présence de phosphates, et ainsi de constater quelles espèces se sont révélées avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps. Fait intéressant, une partie d'entre-elles avait déjà montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. En conclusion, ce travail montre qu'il existe des modèles robustes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques, et qu'ils peuvent être utilisés pour expliquer le rôle des substances dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application. - Depuis plusieurs années, les risques que posent les micropolluants organiques pour le milieu aquatique préoccupent grandement les scientifiques ainsi que notre société. En effet, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques que peuvent avoir ces substances chimiques sur les espèces de nos lacs et rivières, quand elles se retrouvent exposées à des concentrations aiguës ou chroniques. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, c'est à dire considérées séparément. Actuellement, il en est de même dans les procédures de régulation européennes, concernant la partie évaluation du risque pour l'environnement d'une substance. Or, les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange, et les effets de ces "cocktails" ne sont pas négligeables. L'évaluation du risque écologique que pose ces mélanges de substances doit donc être abordé par de la manière la plus appropriée et la plus fiable possible. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux méthodes actuellement envisagées à être intégrées dans les législations européennes pour l'évaluation du risque des mélanges pour le milieu aquatique. Ces méthodes sont basées sur le modèle d'addition des concentrations, avec l'utilisation des valeurs de concentrations des substances estimées sans effet dans le milieu (PNEC), ou à partir des valeurs des concentrations d'effet (CE50) sur certaines espèces d'un niveau trophique avec la prise en compte de facteurs de sécurité. Nous avons appliqué ces méthodes à deux cas spécifiques, le lac Léman et le Rhône situés en Suisse, et discuté les résultats de ces applications. Ces premières étapes d'évaluation ont montré que le risque des mélanges pour ces cas d'étude atteint rapidement une valeur au dessus d'un seuil critique. Cette valeur atteinte est généralement due à deux ou trois substances principales. Les procédures proposées permettent donc d'identifier les substances les plus problématiques pour lesquelles des mesures de gestion, telles que la réduction de leur entrée dans le milieu aquatique, devraient être envisagées. Cependant, nous avons également constaté que le niveau de risque associé à ces mélanges de substances n'est pas négligeable, même sans tenir compte de ces substances principales. En effet, l'accumulation des substances, même en traces infimes, atteint un seuil critique, ce qui devient plus difficile en terme de gestion du risque. En outre, nous avons souligné un manque de fiabilité dans ces procédures, qui peuvent conduire à des résultats contradictoires en terme de risque. Ceci est lié à l'incompatibilité des facteurs de sécurité utilisés dans les différentes méthodes. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons étudié la fiabilité de méthodes plus avancées dans la prédiction de l'effet des mélanges pour les communautés évoluant dans le système aquatique. Ces méthodes reposent sur le modèle d'addition des concentrations (CA) ou d'addition des réponses (RA) appliqués sur les courbes de distribution de la sensibilité des espèces (SSD) aux substances. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés pour être appliqués espèce par espèce, et non pas sur plusieurs espèces agrégées simultanément dans les courbes SSD. Nous avons ainsi proposé une procédure plus rigoureuse, pour l'évaluation du risque d'un mélange, qui serait d'appliquer d'abord les modèles CA ou RA à chaque espèce séparément, et, dans une deuxième étape, combiner les résultats afin d'établir une courbe SSD du mélange. Malheureusement, cette méthode n'est pas applicable dans la plupart des cas, car elle nécessite trop de données généralement indisponibles. Par conséquent, nous avons comparé, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon cette méthode plus rigoureuse, avec celle effectuée traditionnellement, afin de caractériser la robustesse de cette approche qui consiste à appliquer les modèles de mélange sur les courbes SSD. Nos résultats ont montré que l'utilisation de CA directement sur les SSDs peut conduire à une sous-estimation de la concentration du mélange affectant 5 % ou 50% des espèces, en particulier lorsque les substances présentent un grand écart- type dans leur distribution de la sensibilité des espèces. L'application du modèle RA peut quant à lui conduire à une sur- ou sous-estimations, principalement en fonction de la pente des courbes dose- réponse de chaque espèce composant les SSDs. La sous-estimation avec RA devient potentiellement importante lorsque le rapport entre la EC50 et la EC10 de la courbe dose-réponse des espèces est plus petit que 100. Toutefois, la plupart des substances, selon des cas réels, présentent des données d' écotoxicité qui font que le risque du mélange calculé par la méthode des modèles appliqués directement sur les SSDs reste cohérent et surestimerait plutôt légèrement le risque. Ces résultats valident ainsi l'approche utilisée traditionnellement. Néanmoins, il faut garder à l'esprit cette source d'erreur lorsqu'on procède à une évaluation du risque d'un mélange avec cette méthode traditionnelle, en particulier quand les SSD présentent une distribution des données en dehors des limites déterminées dans cette étude. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous avons confronté des prédictions de l'effet de mélange avec des changements biologiques observés dans l'environnement. Dans cette étude, nous avons utilisé des données venant d'un suivi à long terme d'un grand lac européen, le lac Léman, ce qui offrait la possibilité d'évaluer dans quelle mesure la prédiction de la toxicité des mélanges d'herbicide expliquait les changements dans la composition de la communauté phytoplanctonique. Ceci à côté d'autres paramètres classiques de limnologie tels que les nutriments. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé la toxicité des mélanges sur plusieurs années de 14 herbicides régulièrement détectés dans le lac, en utilisant les modèles CA et RA avec les courbes de distribution de la sensibilité des espèces. Un gradient temporel de toxicité décroissant a pu être constaté de 2004 à 2009. Une analyse de redondance et de redondance partielle, a montré que ce gradient explique une partie significative de la variation de la composition de la communauté phytoplanctonique, même après avoir enlevé l'effet de toutes les autres co-variables. De plus, certaines espèces révélées pour avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps, ont montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. On peut en conclure que la toxicité du mélange herbicide est l'un des paramètres clés pour expliquer les changements de phytoplancton dans le lac Léman. En conclusion, il existe diverses méthodes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques et celui-ci peut jouer un rôle dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application, avant d'utiliser leurs résultats pour la gestion des risques environnementaux. - For several years now, the scientists as well as the society is concerned by the aquatic risk organic micropollutants may pose. Indeed, several researches have shown the toxic effects these substances may induce on organisms living in our lakes or rivers, especially when they are exposed to acute or chronic concentrations. However, most of the studies focused on the toxicity of single compounds, i.e. considered individually. The same also goes in the current European regulations concerning the risk assessment procedures for the environment of these substances. But aquatic organisms are typically exposed every day simultaneously to thousands of organic compounds. The toxic effects resulting of these "cocktails" cannot be neglected. The ecological risk assessment of mixtures of such compounds has therefore to be addressed by scientists in the most reliable and appropriate way. In the first part of this thesis, the procedures currently envisioned for the aquatic mixture risk assessment in European legislations are described. These methodologies are based on the mixture model of concentration addition and the use of the predicted no effect concentrations (PNEC) or effect concentrations (EC50) with assessment factors. These principal approaches were applied to two specific case studies, Lake Geneva and the River Rhône in Switzerland, including a discussion of the outcomes of such applications. These first level assessments showed that the mixture risks for these studied cases exceeded rapidly the critical value. This exceeding is generally due to two or three main substances. The proposed procedures allow therefore the identification of the most problematic substances for which management measures, such as a reduction of the entrance to the aquatic environment, should be envisioned. However, it was also showed that the risk levels associated with mixtures of compounds are not negligible, even without considering these main substances. Indeed, it is the sum of the substances that is problematic, which is more challenging in term of risk management. Moreover, a lack of reliability in the procedures was highlighted, which can lead to contradictory results in terms of risk. This result is linked to the inconsistency in the assessment factors applied in the different methods. In the second part of the thesis, the reliability of the more advanced procedures to predict the mixture effect to communities in the aquatic system were investigated. These established methodologies combine the model of concentration addition (CA) or response addition (RA) with species sensitivity distribution curves (SSD). Indeed, the mixture effect predictions were shown to be consistent only when the mixture models are applied on a single species, and not on several species simultaneously aggregated to SSDs. Hence, A more stringent procedure for mixture risk assessment is proposed, that would be to apply first the CA or RA models to each species separately and, in a second step, to combine the results to build an SSD for a mixture. Unfortunately, this methodology is not applicable in most cases, because it requires large data sets usually not available. Therefore, the differences between the two methodologies were studied with datasets created artificially to characterize the robustness of the traditional approach applying models on species sensitivity distribution. The results showed that the use of CA on SSD directly might lead to underestimations of the mixture concentration affecting 5% or 50% of species, especially when substances present a large standard deviation of the distribution from the sensitivity of the species. The application of RA can lead to over- or underestimates, depending mainly on the slope of the dose-response curves of the individual species. The potential underestimation with RA becomes important when the ratio between the EC50 and the EC10 for the dose-response curve of the species composing the SSD are smaller than 100. However, considering common real cases of ecotoxicity data for substances, the mixture risk calculated by the methodology applying mixture models directly on SSDs remains consistent and would rather slightly overestimate the risk. These results can be used as a theoretical validation of the currently applied methodology. Nevertheless, when assessing the risk of mixtures, one has to keep in mind this source of error with this classical methodology, especially when SSDs present a distribution of the data outside the range determined in this study Finally, in the last part of this thesis, we confronted the mixture effect predictions with biological changes observed in the environment. In this study, long-term monitoring of a European great lake, Lake Geneva, provides the opportunity to assess to what extent the predicted toxicity of herbicide mixtures explains the changes in the composition of the phytoplankton community next to other classical limnology parameters such as nutrients. To reach this goal, the gradient of the mixture toxicity of 14 herbicides regularly detected in the lake was calculated, using concentration addition and response addition models. A decreasing temporal gradient of toxicity was observed from 2004 to 2009. Redundancy analysis and partial redundancy analysis showed that this gradient explains a significant portion of the variation in phytoplankton community composition, even when having removed the effect of all other co-variables. Moreover, some species that were revealed to be influenced positively or negatively, by the decrease of toxicity in the lake over time, showed similar behaviors in mesocosms studies. It could be concluded that the herbicide mixture toxicity is one of the key parameters to explain phytoplankton changes in Lake Geneva. To conclude, different methods exist to predict the risk of mixture in the ecosystems. But their reliability varies depending on the underlying hypotheses. One should therefore carefully consider these hypotheses, as well as the limits of the approaches, before using the results for environmental risk management

Adaptive diversity in heterogeneous environments for populations regulated by a mixture of soft and hard selection

The stable co-existence of two haploid genotypes or two species is studied in a spatially heterogeneous environment submitted to a mixture of soft selection (within-patch regulation) and hard selection (outside-patch regulation) and where two kinds of resource are available. This is analysed both at an ecological time-scale (short term) and at an evolutionary time-scale (long term). At an ecological scale, we show that co-existence is very unlikely if the two competitors are symmetrical specialists exploiting different resources. In this case, the most favourable conditions are met when the two resources are equally available, a situation that should favour generalists at an evolutionary scale. Alternatively, low within-patch density dependence (soft selection) enhances the co-existence between two slightly different specialists of the most available resource. This results from the opposing forces that are acting in hard and soft regulation modes. In the case of unbalanced accessibility to the two resources, hard selection favours the most specialized genotype, whereas soft selection strongly favours the less specialized one. Our results suggest that competition for different resources may be difficult to demonstrate in the wild even when it is a key factor in the maintenance of adaptive diversity. At an evolutionary scale, a monomorphic invasive evolutionarily stable strategy (ESS) always exists. When a linear trade-off exists between survival in one habitat versus that in another, this ESS lies between an absolute adjustment of survival to niche size (for mainly soft-regulated populations) and absolute survival (specialization) in a single niche (for mainly hard-regulated populations). This suggests that environments in agreement with the assumptions of such models should lead to an absence of adaptive variation in the long term.

Cross validation of experts versus registration methods for target localization in deep brain stimulation.

In the last five years, Deep Brain Stimulation (DBS) has become the most popular and effective surgical technique for the treatent of Parkinson's disease (PD). The Subthalamic Nucleus (STN) is the usual target involved when applying DBS. Unfortunately, the STN is in general not visible in common medical imaging modalities. Therefore, atlas-based segmentation is commonly considered to locate it in the images. In this paper, we propose a scheme that allows both, to perform a comparison between different registration algorithms and to evaluate their ability to locate the STN automatically. Using this scheme we can evaluate the expert variability against the error of the algorithms and we demonstrate that automatic STN location is possible and as accurate as the methods currently used.

Establishing the Stages and Processes of Change for Weight Loss by Consensus of Experts

The present study aimed to establish, by a consensus of experts, the stages and processes of change for weight management in overweight and obese people. The first step involved developing two questionnaires aimed at assessing stages and processes of change for weight loss in overweight and obese people. The processes-ofchange questionnaire consisted of 12 subscales, and contained 107 items. A three-round Delphi study was carried out through a website, where participants were asked to give their opinion about the representativeness and clarity of the scale items. The stages-of-change questionnaire consisted of five items and was presented in the final round of the study. A team of 66 experts in the obesity field from 29 countries participated in the study. They were selected either because they belonged to the organizing committee of international associations related to obesity, or because of their research career. The required changes in the questionnaire were made according to the opinions of the participants. Some of these were the result of the group statistical response, whereas others were due to the suggestions made by the participants. A final version of the questionnaire consisting of 63 items was eventually obtained. The present study produced two questionnaires to assess stages and processes of change for weight management. The strength of the study lies in the consensus reached by the panel of experts in order to establish the required content of the questionnaires. The two measures provide useful tools for practitioners who wish to tailor weight-management interventions according to transtheoretical model constructs.

Preliminary study of insect attraction by a mixture of semiochemicals containing 1,2,4-Trimethoxybenzene in domestic citric-culture

In this work we describe a new efficient strategy for the preparation of 1,2,4-trimethoxybenzene (3) in 56% overall yield. The compound 3 was used in a preliminary study of insect attraction by a mixture of semiochemicals called TIV, composed of indol (1), vanillin (2) and 1,2,4-trimethoxybenzene (3), in eight Mc Phail style traps installed at a domestic orchard of citric-culture, containing 120 trees not infected by plagues in Bom Jesus Farm, located next to a patch of the Atlantic Forest, at Silva Jardim, Rio de Janeiro, Brazil.

Preparation and thermal behavior of mixture of basic carbonate and 4-dimethylaminocinnamylidenepyruvate with lanthanides (III) and yttrium (III) in the solid state

Solid Ln-OHCO3-DMCP compounds, where Ln represents lanthanides (III) and yttrium (III) ions and DMCP is the anion 4-dimethylaminocinnamylidenepyruvate, have been prepared. Thermogravimetry, derivative thermogravimetry (TG, DTG), differential scanning calorimetry (DSC), x-Ray diffraction powder patterns and elemental analysis have been used to characterize the compounds. The thermal stability as well as the thermal decomposition of these compounds were studied using an alumina crucible in an air atmosphere.

Evaluation of iron bioavailability in a mixture of cereals, seeds, and grains ("Human Ration")

Iron bioavailability was evaluated in three mixtures of cereals, seeds, and grains ("Human Ration"): light, regular, and homemade provided to rats. The animals received an iron depletion diet for 21 days, followed by a repletion diet containing 12 mg·kg-1 of iron for 14 days. The hemoglobin regeneration efficiency and the relative biological value did not differ between the light mixture and control group. The iron bioavailability of the light mixture of cereals, seeds, and grains and the control group were 99.99±27.62 and 80.02±36.63, respectively, while the regular and homemade mixtures of cereals, seeds, and grains showed lower iron bioavailability, 50.12±35.53 and 66.66±15.44, respectively; the iron content of the diet with light cereal mixture light was statistically similar to that of the control (ferrous sulfate 99.99±27.62). The high content of tannin (202.81±19.53 mg·100-1) in the diet with the regular cereal mixture may have contributed to its low iron bioavailability. The higher intake of soluble fiber by the animals fed the light mixture (21.15±0.92 g) was moderately correlated (r=0.5712, p=0.0018) with the concentration of propionate in the caecal bulk (65.49±11.08 µmol/g). The short chain fatty acids produced by soluble fiber fermentation, associated with the low-content of tannin may have improved iron solubility and absorption in the light cereal mixture diet. The iron bioavailability in the light mixture of cereals, seeds, and grains was similar to that of ferrous sulfate.

On Finite Mixture of Pareto and Beta Distnbutions

Department of Statistics, Cochin University of Science and Technology

Evaluation of the inclusion of a mixture of organic acids or lactulose into the feed of pigs experimentally challenged with Salmonella Typhimurium

A mixture of organic acids and lactulose for preventing or reducing colonization of the gut by Salmonella Typhimurium was evaluated in pigs. A total of 63 4-week-old commercial piglets were randomly distributed into three different experimental dietary groups: a plain diet without additives (PD) and the same diet supplemented with either 0.4% (w/v) formic acid and 0.4% lactic acid (w/v) (AC) or 1% (w/v) lactulose (LC). After 7 days of adaptation, two-thirds of the pigs (14 from each diet) were challenged with a 2-mL oral dose of 10(8) CFU/mL of Salmonella Typhimurium, leaving the remaining animals unchallenged (UC). After 4 and 10 days post-challenge, pigs were euthanized and the ileum and caecum content were aseptically sampled to (a) quantify lactic, formic, and short-chain fatty acids (SCFA), (b) quantify bacterial populations and Salmonella by fluorescence in situ hybridization and (c) qualitatively analyse bacterial populations through denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE). Modification of fermentation products and counts of some of the bacterial groups analysed in the challenged pigs receiving the treatments AC and LC were minimal. Treatments only influenced the bacterial diversity after 10 days post-challenge, with AC generating a lower number of DGGE bands than UC(P < 0.05). Neither the inclusion of a mixture of 0.4% (w/v) formic and 0.4% (w/v) lactic acids nor of 1% (w/v) lactulose in the feed influenced numbers of Salmonella in the ileum and caecum of experimentally challenged pigs. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

Data based constructive identification - overcoming the curse of dimensionality

The modelling of a nonlinear stochastic dynamical processes from data involves solving the problems of data gathering, preprocessing, model architecture selection, learning or adaptation, parametric evaluation and model validation. For a given model architecture such as associative memory networks, a common problem in non-linear modelling is the problem of "the curse of dimensionality". A series of complementary data based constructive identification schemes, mainly based on but not limited to an operating point dependent fuzzy models, are introduced in this paper with the aim to overcome the curse of dimensionality. These include (i) a mixture of experts algorithm based on a forward constrained regression algorithm; (ii) an inherent parsimonious delaunay input space partition based piecewise local lineal modelling concept; (iii) a neurofuzzy model constructive approach based on forward orthogonal least squares and optimal experimental design and finally (iv) the neurofuzzy model construction algorithm based on basis functions that are Bézier Bernstein polynomial functions and the additive decomposition. Illustrative examples demonstrate their applicability, showing that the final major hurdle in data based modelling has almost been removed.