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Enregistrement W1972395431 · doi:10.1177/0192623314568391

Effects of Chronic Ochratoxin A Exposure on p53 Heterozygous and p53 Homozygous Mice

2015· article· en· W1972395431 sur OpenAlexafffund
Genevieve S. Bondy, Donald Caldwell, Syed A. Aziz, Laurie Coady, Cheryl Armstrong, Ivan H.A. Curran, Robyn L. Koffman, Kamla Kapal, David E. Lefebvre, Rekha Mehta

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesHealth Canada
Mots-clésOchratoxin AOchratoxinsBiologyMedicineToxicologyMycotoxinBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to the mycotoxin ochratoxin A (OTA) causes nephropathy in domestic animals and rodents and renal tumors in rodents and poultry. Humans are exposed to OTA by consuming foods made with contaminated cereal grains and other commodities. Management of human health risks due to OTA exposure depends, in part, on establishing a mode of action (MOA) for OTA carcinogenesis. To further investigate OTA's MOA, p53 heterozygous (p53+/-) and p53 homozygous (p53+/+) mice were exposed to OTA in diet for 26 weeks. The former are susceptible to tumorigenesis upon chronic exposure to genotoxic carcinogens. OTA-induced renal damage but no tumors were observed in either strain, indicating that p53 heterozygosity conferred little additional sensitivity to OTA. Renal changes included dose-dependent increases in cellular proliferation, apoptosis, karyomegaly, and tubular degeneration in proximal tubules, which were consistent with ochratoxicosis. The lowest observed effect level for renal changes in p53+/- and p53+/+ mice was 200 μg OTA/kg bw/day. Based on the lack of tumors and the severity of renal and body weight changes at a maximum tolerated dose, the results were interpreted as suggestive of a primarily nongenotoxic (epigenetic) MOA for OTA carcinogenesis in this mouse model.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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