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Enregistrement W2083700258 · doi:10.1016/j.tox.2012.10.014

Gene expression profiling to identify potentially relevant disease outcomes and support human health risk assessment for carbon black nanoparticle exposure

2012· article· en· W2083700258 sur OpenAlexafffund
Julie A. Bourdon, Andrew Williams, Byron Kuo, Ivy D. Moffat, Paul A. White, Sabina Halappanavar, Ulla Vogel, Håkan Wallin, Carole L. Yauk

Notice bibliographique

RevueToxicology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth CanadaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProfiling (computer programming)Gene expression profilingHuman healthRisk assessmentCarbon blackDiseaseCarbon NanoparticlesComputational biologyGene expressionMedicineEnvironmental healthGeneNanoparticleChemistryBiologyNanotechnologyGeneticsComputer scienceInternal medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New approaches are urgently needed to evaluate potential hazards posed by exposure to nanomaterials. Gene expression profiling provides information on potential modes of action and human relevance, and tools have recently become available for pathway-based quantitative risk assessment. The objective of this study was to use toxicogenomics in the context of human health risk assessment. We explore the utility of toxicogenomics in risk assessment, using published gene expression data from C57BL/6 mice exposed to 18, 54 and 162 μg Printex 90 carbon black nanoparticles (CBNP). Analysis of CBNP-perturbed pathways, networks and transcription factors revealed concomitant changes in predicted phenotypes (e.g., pulmonary inflammation and genotoxicity), that correlated with dose and time. Benchmark doses (BMDs) for apical endpoints were comparable to minimum BMDs for relevant pathway-specific expression changes. Comparison to inflammatory lung disease models (i.e., allergic airway inflammation, bacterial infection and tissue injury and fibrosis) and human disease profiles revealed that induced gene expression changes in Printex 90 exposed mice were similar to those typical for pulmonary injury and fibrosis. Very similar fibrotic pathways were perturbed in CBNP-exposed mice and human fibrosis disease models. Our synthesis demonstrates how toxicogenomic profiles may be used in human health risk assessment of nanoparticles and constitutes an important step forward in the ultimate recognition of toxicogenomic endpoints in human health risk. As our knowledge of molecular pathways, dose-response characteristics and relevance to human disease continues to grow, we anticipate that toxicogenomics will become increasingly useful in assessing chemical toxicities and in human health risk assessment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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