The Implications of DNA Methylation for Toxicology: Toward Toxicomethylomics, the Toxicology of DNA Methylation
Notice bibliographique
Résumé
Identifying agents that have long-term deleterious impact on health but exhibit no immediate toxicity is of prime importance. It is well established that long-term toxicity of chemicals could be caused by their ability to generate changes in the DNA sequence through the process of mutagenesis. Several assays including the Ames test and its different modifications were developed to assess the mutagenic potential of chemicals (Ames, B. N., Durston, W. E., Yamasaki, E., and Lee, F. D. (1973a). Carcinogens are mutagens: a simple test system combining liver homogenates for activation and bacteria for detection. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 70, 2281-2285; Ames, B. N., Lee, F. D., and Durston, W. E. (1973b). An improved bacterial test system for the detection and classification of mutagens and carcinogens. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 70, 782-786). These tests have also been employed for assessing the carcinogenic potential of compounds. However, the DNA molecule contains within its chemical structure two layers of information. The DNA sequence that bears the ancestral genetic information and the pattern of distribution of covalently bound methyl groups on cytosines in DNA. DNA methylation patterns are generated by an innate program during gestation but are attuned to the environment in utero and throughout life including physical and social exposures. DNA function and health could be stably altered by exposure to environmental agents without changing the sequence, just by changing the state of DNA methylation. Our current screening tests do not detect agents that have long-range impact on the phenotype without altering the genotype. The realization that long-range damage could be caused without changing the DNA sequence has important implications on the way we assess the safety of chemicals, drugs, and food and broadens the scope of definition of toxic agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».