Development of a toxicogenomics signature for genotoxicity using a dose‐optimization and informatics strategy in human cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of in vitro molecular biomarkers to accurately predict toxicological effects has become a priority to advance testing strategies for human health risk assessment. The application of in vitro transcriptomic biomarkers promises increased throughput as well as a reduction in animal use. However, the existing protocols for predictive transcriptional signatures do not establish appropriate guidelines for dose selection or account for the fact that toxic agents may have pleiotropic effects. Therefore, comparison of transcriptome profiles across agents and studies has been difficult. Here we present a dataset of transcriptional profiles for TK6 cells exposed to a battery of well-characterized genotoxic and nongenotoxic chemicals. The experimental conditions applied a new dose optimization protocol that was based on evaluating expression changes in several well-characterized stress-response genes using quantitative real-time PCR in preliminary dose-finding studies. The subsequent microarray-based transcriptomic analyses at the optimized dose revealed responses to the test chemicals that were typically complex, often exhibiting substantial overlap in the transcriptional responses between a variety of the agents making analysis challenging. Using the nearest shrunken centroids method we identified a panel of 65 genes that could accurately classify toxicants as genotoxic or nongenotoxic. To validate the 65-gene panel as a genomic biomarker of genotoxicity, the gene expression profiles of an additional three well-characterized model agents were analyzed and a case study demonstrating the practical application of this genomic biomarker-based approach in risk assessment was performed to demonstrate its utility in genotoxicity risk assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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