An Aryl Hydrocarbon Receptor Odyssey to the Shores of Toxicology: The Deichmann Lecture, International Congress of Toxicology-XI
Notice bibliographique
Résumé
The science of toxicology is devoted, in large part, to understanding mechanisms of toxicity so that we can more accurately assess the risk posed by exposure to xenobiotic agents and, perhaps, intervene in the toxicologic process to mitigate harm. Dioxin-like chemicals continue to be of great concern as environmental toxicants. About 30 years ago the aryl hydrocarbon receptor (AHR) was discovered as a specific binding site for 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin. This giant step led to our current view that essentially all toxic effects of dioxins are AHR-mediated. The AHR serves as the archetype for understanding toxicity mediated by other soluble receptors. The fact that toxicity is receptor-mediated has important implications, especially for dose-response relationships. In laboratory animals genetic differences in AHR gene structure lead to profound differences in responsiveness to dioxin-like chemicals. Humans, however, exhibit relatively few AHR polymorphisms and these seem to exert only modest effects on downstream events. Dioxin toxicity is fundamentally due to AHR-mediated dysregulation of gene expression. Our current challenging goal is to determine which dysregulated genes underlie specific forms of dioxin toxicity. Mapping AHR-mediated gene expression in a variety of biological systems may help explain why dramatic differences in susceptibility to dioxin toxicity exist among laboratory species and why humans appear to be relatively resistant to adverse effects of dioxins.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».