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Enregistrement W2620959040 · doi:10.3390/ijms18061179

A Tox21 Approach to Altered Epigenetic Landscapes: Assessing Epigenetic Toxicity Pathways Leading to Altered Gene Expression and Oncogenic Transformation In Vitro

2017· review· en· W2620959040 sur OpenAlexafffund
Craig L.J. Parfett, Daniel Desaulniers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésEpigeneticsBiologyDNA methylationCarcinogenesisChromatinContext (archaeology)GeneticsCell biologyGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An emerging vision for toxicity testing in the 21st century foresees in vitro assays assuming the leading role in testing for chemical hazards, including testing for carcinogenicity. Toxicity will be determined by monitoring key steps in functionally validated molecular pathways, using tests designed to reveal chemically-induced perturbations that lead to adverse phenotypic endpoints in cultured human cells. Risk assessments would subsequently be derived from the causal in vitro endpoints and concentration vs. effect data extrapolated to human in vivo concentrations. Much direct experimental evidence now shows that disruption of epigenetic processes by chemicals is a carcinogenic mode of action that leads to altered gene functions playing causal roles in cancer initiation and progression. In assessing chemical safety, it would therefore be advantageous to consider an emerging class of carcinogens, the epigenotoxicants, with the ability to change chromatin and/or DNA marks by direct or indirect effects on the activities of enzymes (writers, erasers/editors, remodelers and readers) that convey the epigenetic information. Evidence is reviewed supporting a strategy for in vitro hazard identification of carcinogens that induce toxicity through disturbance of functional epigenetic pathways in human somatic cells, leading to inactivated tumour suppressor genes and carcinogenesis. In the context of human cell transformation models, these in vitro pathway measurements ensure high biological relevance to the apical endpoint of cancer. Four causal mechanisms participating in pathways to persistent epigenetic gene silencing were considered: covalent histone modification, nucleosome remodeling, non-coding RNA interaction and DNA methylation. Within these four interacting mechanisms, 25 epigenetic toxicity pathway components (SET1, MLL1, KDM5, G9A, SUV39H1, SETDB1, EZH2, JMJD3, CBX7, CBX8, BMI, SUZ12, HP1, MPP8, DNMT1, DNMT3A, DNMT3B, TET1, MeCP2, SETDB2, BAZ2A, UHRF1, CTCF, HOTAIR and ANRIL) were found to have experimental evidence showing that functional perturbations played "driver" roles in human cellular transformation. Measurement of epigenotoxicants presents challenges for short-term carcinogenicity testing, especially in the high-throughput modes emphasized in the Tox21 chemicals testing approach. There is need to develop and validate in vitro tests to detect both, locus-specific, and genome-wide, epigenetic alterations with causal links to oncogenic cellular phenotypes. Some recent examples of cell-based high throughput chemical screening assays are presented that have been applied or have shown potential for application to epigenetic endpoints.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,296 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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