Integration of metabolic activation with a predictive toxicogenomics signature to classify genotoxic versus nongenotoxic chemicals in human <scp>TK</scp>6 cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of integrated approaches in genetic toxicology, including the incorporation of gene expression data to determine the molecular pathways involved in the response, is becoming more common. In a companion article, a genomic biomarker was developed in human TK6 cells to classify chemicals as genotoxic or nongenotoxic. Because TK6 cells are not metabolically competent, we set out to broaden the utility of the biomarker for use with chemicals requiring metabolic activation. Specifically, chemical exposures were conducted in the presence of rat liver S9. The ability of the biomarker to classify genotoxic (benzo[a]pyrene, BaP; aflatoxin B1, AFB1) and nongenotoxic (dexamethasone, DEX; phenobarbital, PB) agents correctly was evaluated. Cells were exposed to increasing chemical concentrations for 4 hr and collected 0 hr, 4 hr, and 20 hr postexposure. Relative survival, apoptosis, and micronucleus frequency were measured at 24 hr. Transcriptome profiles were measured with Agilent microarrays. Statistical modeling and bioinformatics tools were applied to classify each chemical using the genomic biomarker. BaP and AFB1 were correctly classified as genotoxic at the mid- and high concentrations at all three time points, whereas DEX was correctly classified as nongenotoxic at all concentrations and time points. The high concentration of PB was misclassified at 24 hr, suggesting that cytotoxicity at later time points may cause misclassification. The data suggest that the use of S9 does not impair the ability of the biomarker to classify genotoxicity in TK6 cells. Finally, we demonstrate that the biomarker is also able to accurately classify genotoxicity using a publicly available dataset derived from human HepaRG cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle