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Enregistrement W1935129283 · doi:10.1007/s00204-015-1595-5

Comparative transcriptomic analyses to scrutinize the assumption that genotoxic PAHs exert effects via a common mode of action

2015· article· en· W1935129283 sur OpenAlexafffund
Sarah Labib, Andrew Williams, Charles Guo, Karen Leingartner, Volker M. Arlt, Heinz H. Schmeiser, Carole L. Yauk, Paul A. White, Sabina Halappanavar

Notice bibliographique

RevueArchives of Toxicology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaCancer Research UK
Mots-clésCarcinogenTranscriptomeCarcinogenesisBenzo(a)pyreneMode of actionGenotoxicityChemistryToxicityDNA adductDNA damageGene expressionGeneBiologyDNAEnvironmental chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the accuracy of the assumption that genotoxic, carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) act via similar mechanisms of action as benzo(a)pyrene (BaP), the reference PAH used in the human health risk assessment of PAH-containing complex mixtures, was investigated. Adult male Muta™Mouse were gavaged for 28 days with seven individual, genotoxic PAHs. Global gene expression profiles in forestomach, liver, and lung (target tissues of exposure) were determined at 3 days post-exposure. The results are compared with our previously published results from mice exposed to BaP via the same exposure regimen. Although all PAHs showed enhanced ethoxyresorufin-O-deethylase activity, DNA adduct formation, and lacZ mutant frequency in the lungs, the unsupervised cluster analysis of differentially expressed genes revealed that the transcriptional changes are both PAH- and tissue-specific, with lung showing the most response. Further bioinformatics-/pathway-based analysis revealed that all PAHs induce expression of genes associated with carcinogenic processes, including DNA damage response, immune/inflammatory response, or cell signaling processes; however, the type of pathways and the magnitude of change varied for each PAH and were not the same as those observed for BaP. Benchmark dose modeling showed transcriptomic data closely reflected the known tumor incidence for the individual PAHs in each tissue. Collectively, the results suggest that the underlying mechanisms of PAH-induced toxicity leading to tumorigenesis are tissue-specific and not the same for all PAHs; based on the tissue type considered, use of BaP as a reference chemical may overestimate or underestimate the carcinogenic potential of PAHs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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