Toxicogenomics<i>In vitro</i>: Gene Expression Signatures for Differentiating Genotoxic Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Genotoxicity testing is a fundamental component of chemical assessment. It is used to estimate the ability of a chemical to damage DNA, which can ultimately lead to cancer or heritable mutations. Although the existing genotoxicity testing paradigm is sensitive, it lacks specificity, human relevance, and mechanistic insight into a chemical's mode of action. The use of predictive in vitro toxicogenomics using human cells to complement the current genotoxicity testing battery has been proposed as a means to address these shortcomings. In this chapter, we review the development and validation of predictive toxicogenomic signatures for genotoxicity using mammalian cells in culture. We also address the issue of suboptimal metabolic activation in many of the in vitro systems, which may lead to misinterpretation of the results. We emphasize the need for validated signatures to predict genotoxic outcomes that have been robustly tested across different cell culture systems, laboratories, gene expression platforms, and experimental designs. Our review of the literature suggests that this field has matured to a stage where it is ready for specific applications in human health risk assessment. However, the public release of validated predictive signatures and analytical methods is required for full implementation in routine risk assessment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,012 |
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 ».