A comparative study of 3 alternative avian toxicity testing methods: Effects on hepatic gene expression in the chicken embryo
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in developing alternative methods to screen and prioritize chemical hazards, although few studies have compared responses across different methods. The objective of the present study was to compare 3 alternative liver methods derived from white Leghorn chicken (Gallus gallus domesticus): primary hepatocyte culture, liver slices, and liver from in ovo injected embryos. We examined hepatic gene expression changes after exposure to 3 chemicals (17β-trenbolone [17βT], 17β-estradiol [E2], and 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin [TCDD]) using a custom quantitative polymerase chain reaction (qPCR) array with 7 genes (vitellogenin [VTG], apolipoprotein [Apo], cytochrome P450 1A4 [CYP1A4], liver basic fatty acid binding protein [LBFABP], 3β hydroxysteroid dehydrogenase [HSD3β1], stearoyl coenzyme A desaturase [SCD], and estrogen sulfotransferase [SULT1E1]). Gene expression across the 3 methods was examined using hierarchical clustering. Up-regulation of CYP1A4 in response to TCDD was consistent across all methods, and the magnitude was higher in hepatocytes (>150-fold) compared with slices (>31-fold) and in ovo liver (>27-fold). In hepatocytes, SCD and VTG up-regulation in response to 17βT and E2 was >4-fold and 16-fold, respectively. The rank order of cases with significant changes in gene expression among the 3 methods was: hepatocytes (22) > in ovo liver (11) > liver slices (6). Hierarchical clustering grouped liver slices and in ovo liver as more similar, whereas hepatocytes were grouped separately from in ovo liver. More introspective comparisons are needed to understand how and why alternative methods differ and to aid in their integration into toxicity testing. Environ Toxicol Chem 2019;38:2546-2555. © 2019 SETAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».