Adverse Outcome Pathways during Early Fish Development: A Conceptual Framework for Identification of Chemical Screening and Prioritization Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The fish early life-stage (FELS) test guideline (OECD 210 or OCSPP 850.1400) is the most frequently used bioassay for predicting chronic fish toxicity and supporting aquatic ecological risk assessments around the world. For each chemical, the FELS test requires a minimum of 360 fish and 1 to 3 months from test initiation to termination. Although valuable for predicting fish full life-cycle toxicity, FELS tests are labor and resource intensive and, due to an emphasis on apical endpoints, provide little to no information about chemical mode of action. Therefore, the development and implementation of alternative testing strategies for screening and prioritizing chemicals has the potential to reduce the cost and number of animals required for estimating FELS toxicity and, at the same time, provides insights into mechanisms of toxicity. Using three reference chemicals with well-established yet distinct adverse outcome pathways (AOPs) in early life stages of fish, we proposed FELS-specific AOPs as conceptual frameworks for identifying useful chemical screening and prioritization strategies. The reference chemicals selected as case studies were a cardiotoxic aryl hydrocarbon receptor agonist (2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin), neurotoxic acetylcholinesterase inhibitor (chlorpyrifos), and narcotic surfactant (linear alkylbenzene sulfonate). Using qualitative descriptions for each chemical during early fish development, we developed generalized AOPs and, based on these examples, proposed a three-tiered testing strategy for screening and prioritizing chemicals for FELS testing. Linked with biologically based concentration-response models, a tiered testing strategy may help reduce the reliance on long-term and costly FELS tests required for assessing the hazard of thousands of chemicals currently in commerce.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».