A comparison of transgenic rodent mutation and in vivo comet assay responses for 91 chemicals
Notice bibliographique
Résumé
A database of 91 chemicals with published data from both transgenic rodent mutation (TGR) and rodent comet assays has been compiled. The objective was to compare the sensitivity of the two assays for detecting genotoxicity. Critical aspects of study design and results were tabulated for each dataset. There were fewer datasets from rats than mice, particularly for the TGR assay, and therefore, results from both species were combined for further analysis. TGR and comet responses were compared in liver and bone marrow (the most commonly studied tissues), and in stomach and colon evaluated either separately or in combination with other GI tract segments. Overall positive, negative, or equivocal test results were assessed for each chemical across the tissues examined in the TGR and comet assays using two approaches: 1) overall calls based on weight of evidence (WoE) and expert judgement, and 2) curation of the data based on a priori acceptability criteria prior to deriving final tissue specific calls. Since the database contains a high prevalence of positive results, overall agreement between the assays was determined using statistics adjusted for prevalence (using AC1 and PABAK). These coefficients showed fair or moderate to good agreement for liver and the GI tract (predominantly stomach and colon data) using WoE, reduced agreement for stomach and colon evaluated separately using data curation, and poor or no agreement for bone marrow using both the WoE and data curation approaches. Confidence in these results is higher for liver than for the other tissues, for which there were less data. Our analysis finds that comet and TGR generally identify the same compounds (mainly potent mutagens) as genotoxic in liver, stomach and colon, but not in bone marrow. However, the current database content precluded drawing assay concordance conclusions for weak mutagens and non-DNA reactive chemicals.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».