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Enregistrement W2905343669 · doi:10.1002/em.22248

Understanding the importance of low‐molecular weight (ethylene oxide‐ and propylene oxide‐induced) DNA adducts and mutations in risk assessment: Insights from 15 years of research and collaborative discussions

2018· review· en· W2905343669 sur OpenAlexaff
Lynn H. Pottenger, Gunnar Boysen, Karen Brown, Jean Cadet, Robert P. Fuchs, George E. Johnson, James A. Swenberg

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEuropean Chemical Industry Council
Mots-clésMutagenesisAdductDNA adductComputational biologyMutagenRisk assessmentDNA damageChemistryToxicologyMutationDNAGeneticsBiologyGeneComputer scienceOrganic chemistryComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interpretation and significance of DNA adduct data, their causal relationship to mutations, and their role in risk assessment have been debated for many years. An extended effort to identify key questions and collect relevant data to address them was focused on the ubiquitous low MW N7-alkyl/hydroxyalkylguanine adducts. Several academic, governmental, and industrial laboratories collaborated to gather new data aimed at better understanding the role and potential impact of these adducts in quantifiable genotoxic events (gene mutations/micronucleus). This review summarizes and evaluates the status of dose-response data for DNA adducts and mutations from recent experimental work with standard mutagenic agents and ethylene oxide and propylene oxide, and the importance for risk assessment. This body of evidence demonstrates that small N7-alkyl/hydroxyalkylguanine adducts are not pro-mutagenic and, therefore, adduct formation alone is not adequate evidence to support a mutagenic mode of action. Quantitative methods for dose-response analysis and derivation of thresholds, benchmark dose (BMD), or other points-of-departure (POD) for genotoxic events are now available. Integration of such analyses of genetox data is necessary to properly assess any role for DNA adducts in risk assessment. Regulatory acceptance and application of these insights remain key challenges that only the regulatory community can address by applying the many learnings from recent research. The necessary tools, such as BMDs and PODs, and the example datasets, are now available and sufficiently mature for use by the regulatory community. Environ. Mol. Mutagen. 60: 100-121, 2019. © 2018 The Authors. Environmental and Molecular Mutagenesis published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Environmental Mutagen Society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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