Application of benchmark dose modeling to protein expression data in the development and analysis of mode of action/adverse outcome pathways for testicular toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Reliable quantification of gene and protein expression has potential to contribute significantly to the characterization of hypothesized modes of action (MOA) or adverse outcome pathways for critical effects of toxicants. Quantitative analysis of gene expression by benchmark dose (BMD) modeling has been facilitated by the development of effective software tools. In contrast, protein expression is still generally quantified by a less robust effect level (no or lowest [adverse] effect levels) approach, which minimizes its potential utility in the consideration of dose-response and temporal concordance for key events in hypothesized MOAs. BMD modeling is applied here to toxicological data on testicular toxicity to investigate its potential utility in analyzing protein expression relevant to the proposed MOA to inform human health risk assessment. The results illustrate how the BMD analysis of protein expression in animal tissues in response to toxicant exposure: (1) complements other toxicity data, and (2) contributes to consideration of the empirical concordance of dose-response relationships, as part of the weight of evidence for hypothesized MOAs to facilitate consideration and application in regulatory risk assessment. Lack of BMD analysis in proteomics has likely limited its use for these purposes. This paper illustrates the added value of BMD modeling to support and strengthen hypothetical MOAs as a basis to facilitate the translation and uptake of the results of proteomic research into risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».