Approaches for identifying germ cell mutagens: Report of the 2013 IWGT workshop on germ cell assays☆
Notice bibliographique
Résumé
This workshop reviewed the current science to inform and recommend the best evidence-based approaches on the use of germ cell genotoxicity tests. The workshop questions and key outcomes were as follows. (1) Do genotoxicity and mutagenicity assays in somatic cells predict germ cell effects? Limited data suggest that somatic cell tests detect most germ cell mutagens, but there are strong concerns that dictate caution in drawing conclusions. (2) Should germ cell tests be done, and when? If there is evidence that a chemical or its metabolite(s) will not reach target germ cells or gonadal tissue, it is not necessary to conduct germ cell tests, notwithstanding somatic outcomes. However, it was recommended that negative somatic cell mutagens with clear evidence for gonadal exposure and evidence of toxicity in germ cells could be considered for germ cell mutagenicity testing. For somatic mutagens that are known to reach the gonadal compartments and expose germ cells, the chemical could be assumed to be a germ cell mutagen without further testing. Nevertheless, germ cell mutagenicity testing would be needed for quantitative risk assessment. (3) What new assays should be implemented and how? There is an immediate need for research on the application of whole genome sequencing in heritable mutation analysis in humans and animals, and integration of germ cell assays with somatic cell genotoxicity tests. Focus should be on environmental exposures that can cause de novo mutations, particularly newly recognized types of genomic changes. Mutational events, which may occur by exposure of germ cells during embryonic development, should also be investigated. Finally, where there are indications of germ cell toxicity in repeat dose or reproductive toxicology tests, consideration should be given to leveraging those studies to inform of possible germ cell genotoxicity.
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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 | 0,039 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».