Comparison of toxicogenomics and traditional approaches to inform mode of action and points of departure in human health risk assessment of benzo[<i>a</i>]pyrene in drinking water
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Notice bibliographique
Résumé
Toxicogenomics is proposed to be a useful tool in human health risk assessment. However, a systematic comparison of traditional risk assessment approaches with those applying toxicogenomics has never been done. We conducted a case study to evaluate the utility of toxicogenomics in the risk assessment of benzo[a]pyrene (BaP), a well-studied carcinogen, for drinking water exposures. Our study was intended to compare methodologies, not to evaluate drinking water safety. We compared traditional (RA1), genomics-informed (RA2) and genomics-only (RA3) approaches. RA2 and RA3 applied toxicogenomics data from human cell cultures and mice exposed to BaP to determine if these data could provide insight into BaP's mode of action (MOA) and derive tissue-specific points of departure (POD). Our global gene expression analysis supported that BaP is genotoxic in mice and allowed the development of a detailed MOA. Toxicogenomics analysis in human lymphoblastoid TK6 cells demonstrated a high degree of consistency in perturbed pathways with animal tissues. Quantitatively, the PODs for traditional and transcriptional approaches were similar (liver 1.2 vs. 1.0 mg/kg-bw/day; lungs 0.8 vs. 3.7 mg/kg-bw/day; forestomach 0.5 vs. 7.4 mg/kg-bw/day). RA3, which applied toxicogenomics in the absence of apical toxicology data, demonstrates that this approach provides useful information in data-poor situations. Overall, our study supports the use of toxicogenomics as a relatively fast and cost-effective tool for hazard identification, preliminary evaluation of potential carcinogens, and carcinogenic potency, in addition to identifying current limitations and practical questions for future work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle