Developing and applying the adverse outcome pathway concept for understanding and predicting neurotoxicity
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 Adverse Outcome Pathway (AOP) concept has recently been proposed to support a paradigm shift in regulatory toxicology testing and risk assessment. This concept is similar to the Mode of Action (MOA), in that it describes a sequence of measurable key events triggered by a molecular initiating event in which a stressor interacts with a biological target. The resulting cascade of key events includes molecular, cellular, structural and functional changes in biological systems, resulting in a measurable adverse outcome. Thereby, an AOP ideally provides information relevant to chemical structure-activity relationships as a basis for predicting effects of structurally similar compounds. AOPs could potentially also form the basis for qualitative and quantitative predictive modeling of the human adverse outcome resulting from molecular initiating or other key events for which higher-throughput testing methods are available or can be developed. A variety of cellular and molecular processes are known to be critical for normal function of the central (CNS) and peripheral nervous systems (PNS). Because of the biological and functional complexity of the CNS and PNS, it has been challenging to establish causative links and quantitative relationships between key events that comprise the pathways leading from chemical exposure to an adverse outcome in the nervous system. Following introduction of the principles of MOA and AOPs, examples of potential or putative adverse outcome pathways specific for developmental or adult neurotoxicity are summarized and aspects of their assessment considered. Their possible application in developing mechanistically informed Integrated Approaches to Testing and Assessment (IATA) is also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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