Toxicogenomics Case Study: Furan
Notice bibliographique
Résumé
Development of pragmatic methodologies for human health risk assessment is required to address current regulatory challenges. We applied three toxicogenomic approaches—quantitative, predictive, and mechanistic—to a case study in mice exposed for 3 weeks to the hepatocarcinogen furan. We modeled the dose response of a variety of transcriptional endpoints and found that they produced benchmark doses similar to the furan-dependent cancer benchmark doses. Meta-analyses showed strong similarity between furan-dependent gene expression changes and those associated with several hepatic pathologies. Molecular pathways facilitated the development of a molecular mode of action for furan-induced hepatocellular carcinogenicity. Finally, we compared transcriptomic profiles derived from formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) samples with those from high-quality frozen samples to evaluate whether archival samples are a viable option for toxicogenomic studies. The advantage of using FFPE tissues is that they are very well characterized (phenotypically); the disadvantage is that formalin degrades biomacromolecules, including RNA. We found that FFPE samples can be used for toxicogenomics using a ribo-depletion RNA-seq protocol. Our case study demonstrates the utility of toxicogenomics data to human health risk assessment, the potential of archival FFPE tissue samples, and identifies viable strategies toward the reduction of animal usage in chemical testing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».