Benchmark dose analyses of multiple genetic toxicity endpoints permit robust, cross-tissue comparisons of MutaMouse responses to orally delivered benzo[a]pyrene
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Notice bibliographique
Résumé
Genetic damage is a key event in tumorigenesis, and chemically induced genotoxic effects are a human health concern. Although genetic toxicity data have historically been interpreted using a qualitative screen-and-bin approach, there is increasing interest in quantitative analysis of genetic toxicity dose–response data. We demonstrate an emerging use of the benchmark dose (BMD)-approach for empirically ranking cross-tissue sensitivity. Using a model environmental carcinogen, we quantitatively examined responses for four genetic damage endpoints over an extended dose range, and conducted cross-tissue sensitivity rankings using BMD100 values and their 90% confidence intervals (CIs). MutaMouse specimens were orally exposed to 11 doses of benzo[a]pyrene. DNA adduct frequency and lacZ mutant frequency (MF) were measured in up to 8 tissues, and Pig-a MF and micronuclei (MN) were assessed in immature (RETs) and mature red blood cells (RBCs). The cross-tissue BMD pattern for lacZ MF is similar to that observed for DNA adducts, and is consistent with an oral route-of-exposure and differences in tissue-specific metabolism and proliferation. The lacZ MF BMDs were significantly correlated with the tissue-matched adduct BMDs, demonstrating a consistent adduct conversion rate across tissues. The BMD CIs, for both the Pig-a and the MN endpoints, overlapped for RETs and RBCs, suggesting comparable utility of both cell populations for protracted exposures. Examination of endpoint-specific response maxima illustrates the difficulty of comparing BMD values for a fixed benchmark response across endpoints. Overall, the BMD-approach permitted robust comparisons of responses across tissues/endpoints, which is valuable to our mechanistic understanding of how benzo[a]pyrene induces genetic damage.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle