Germ cell mutagens: Risk assessment challenges in the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Heritable mutations may result in a wide variety of detrimental outcomes, from embryonic lethality to genetic disease in the offspring. Despite this, today's commonly used test batteries do not include assays for germ cell mutation. Current challenges include a lack of practical assays and concrete evidence for human germline mutagens, and large data gaps that often impede risk assessment. Moreover, most regulatory assessments are based on the assumption that somatic cell mutation assays also protect the germline by default, which has not been adequately confirmed. The field is also faced with new challenges aimed at dramatically reducing animal testing, and attempts to rapidly classify thousands of chemicals using high throughput in vitro assays. These approaches may not adequately capture effects that may be particular to gametes, since many aspects of the germline are unique. In light of these challenges, an urgent need exists to develop new approaches to evaluate the potential of toxicants to cause germline mutation. The application of new technologies will greatly enhance our understanding of mutation in humans exposed to environmental mutagens. However, we must be poised to collect and interpret these data, and facilitate risk translation to regulators and the public. Genetic toxicologists must also become actively involved in the development of high-throughput tools to study germline mutation. Appropriate attention to these areas will result in the development of policies that prioritize the protection of the germline and future generations from DNA sequence mutations.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».