Genetic Toxicity of Complex Mixtures of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons: Evaluating Dose-Additivity in a Transgenic Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the risk assessment approach currently employed for polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH)-contaminated media, wherein carcinogenic hazards are evaluated using a dose-addition model that employs potency equivalency factors (PEFs) for targeted carcinogenic PAHs. Here, MutaMouse mice were subchronically exposed to PAH mixtures (p.o.), and mutagenic potency (MP) values were determined for five tissues. Predicted dose-additive mixture MPs were generated by summing the products of the concentrations and MPs of the individual targeted PAHs; values were compared to the experimental MPs of the mixtures to evaluate dose-additivity. Additionally, the PEF-determined BaP-equivalent concentrations were compared to those determined using a bioassay-derived method (BDM) (i.e., an additivity-independent approach). In bone marrow, mixture mutagenicity was less than dose-additive and the PEF-method provided higher estimates of BaP-equivalents than the BDM. Conversely, mixture mutagenicity in site-of-contact tissues (e.g., small intestine) was generally more than dose-additive and the PEF-method provided lower estimates of BaP-equivalents than the BDM. Overall, this study demonstrates that dose-additive predictions of mixture mutagenic potency based on the concentrations and potencies of a small number of targeted PAHs results in values that are surprisingly close to those determined experimentally, providing support for the dose-additive assumption employed for human health risk assessment of PAH mixtures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».