From Classical Toxicology to Tox21: Some Critical Conceptual and Technological Advances in the Molecular Understanding of the Toxic Response Beginning From the Last Quarter of the 20th Century
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Notice bibliographique
Résumé
Toxicology has made steady advances over the last 60+ years in understanding the mechanisms of toxicity at an increasingly finer level of cellular organization. Traditionally, toxicological studies have used animal models. However, the general adoption of the principles of 3R (Replace, Reduce, Refine) provided the impetus for the development of in vitro models in toxicity testing. The present commentary is an attempt to briefly discuss the transformation in toxicology that began around 1980. Many genes important in cellular protection and metabolism of toxicants were cloned and characterized in the 80s, and gene expression studies became feasible, too. The development of transgenic and knockout mice provided valuable animal models to investigate the role of specific genes in producing toxic effects of chemicals or protecting the organism from the toxic effects of chemicals. Further developments in toxicology came from the incorporation of the tools of "omics" (genomics, proteomics, metabolomics, interactomics), epigenetics, systems biology, computational biology, and in vitro biology. Collectively, the advances in toxicology made during the last 30-40 years are expected to provide more innovative and efficient approaches to risk assessment. A goal of experimental toxicology going forward is to reduce animal use and yet be able to conduct appropriate risk assessments and make sound regulatory decisions using alternative methods of toxicity testing. In that respect, Tox21 has provided a big picture framework for the future. Currently, regulatory decisions involving drugs, biologics, food additives, and similar compounds still utilize data from animal testing and human clinical trials. In contrast, the prioritization of environmental chemicals for further study can be made using in vitro screening and computational tools.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| 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