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Enregistrement W2303509185 · doi:10.1093/mutage/gew011

Genetic toxicology at the crossroads—from qualitative hazard evaluation to quantitative risk assessment

2016· article· en· W2303509185 sur OpenAlex
Paul A. White, George E. Johnson

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMutagenesis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in Research
Mots-clésRisk assessmentHazardHazard analysisRisk analysis (engineering)Computer scienceData scienceComputational biologyToxicologyMedicineBiologyEngineeringReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applied genetic toxicology is undergoing a transition from qualitative hazard identification to quantitative dose-response analysis and risk assessment. To facilitate this change, the Health and Environmental Sciences Institute (HESI) Genetic Toxicology Technical Committee (GTTC) sponsored a workshop held in Lancaster, UK on July 10-11, 2014. The event included invited speakers from several institutions and the contents was divided into three themes-1: Point-of-departure Metrics for Quantitative Dose-Response Analysis in Genetic Toxicology; 2: Measurement and Estimation of Exposures for Better Extrapolation to Humans and 3: The Use of Quantitative Approaches in Genetic Toxicology for human health risk assessment (HHRA). A host of pertinent issues were discussed relating to the use of in vitro and in vivo dose-response data, the development of methods for in vitro to in vivo extrapolation and approaches to use in vivo dose-response data to determine human exposure limits for regulatory evaluations and decision-making. This Special Issue, which was inspired by the workshop, contains a series of papers that collectively address topics related to the aforementioned themes. The Issue includes contributions that collectively evaluate, describe and discuss in silico, in vitro, in vivo and statistical approaches that are facilitating the shift from qualitative hazard evaluation to quantitative risk assessment. The use and application of the benchmark dose approach was a central theme in many of the workshop presentations and discussions, and the Special Issue includes several contributions that outline novel applications for the analysis and interpretation of genetic toxicity data. Although the contents of the Special Issue constitutes an important step towards the adoption of quantitative methods for regulatory assessment of genetic toxicity, formal acceptance of quantitative methods for HHRA and regulatory decision-making will require consensus regarding the relationships between genetic damage and disease, and the concomitant ability to use genetic toxicity results per se.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,369 · 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