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Enregistrement W2991238681 · doi:10.1002/em.22347

<i>In utero</i> Exposure to Genotoxicants Leading to Genetic Mosaicism: An Overlooked Window of Susceptibility in Genetic Toxicology Testing?

2019· article· en· W2991238681 sur OpenAlexaff
Roger Godschalk, Carole L. Yauk, Jan van Benthem, George R. Douglas, Francesco Marchetti

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetic testingGeneticsGenotoxicityComputational biologyMedicineToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In utero development represents a sensitive window for the induction of mutations. These mutations may subsequently expand clonally to populate entire organs or anatomical structures. Although not all adverse mutations will affect tissue structure or function, there is growing evidence that clonally expanded genetic mosaics contribute to various monogenic and complex diseases, including cancer. We posit that genetic mosaicism is an underestimated potential health problem that is not fully addressed in the current regulatory genotoxicity testing paradigm. Genotoxicity testing focuses exclusively on adult exposures and thus may not capture the complexity of genetic mosaicisms that contribute to human disease. Numerous studies have shown that conversion of genetic damage into mutations during early developmental exposures can result in much higher mutation burdens than equivalent exposures in adults in certain tissues. Therefore, we assert that analysis of genetic effects caused by in utero exposures should be considered in the current regulatory testing paradigm, which is possible by harmonization with current reproductive/developmental toxicology testing strategies. This is particularly important given the recent proposed paradigm change from simple hazard identification to quantitative mutagenicity assessment. Recent developments in sequencing technologies offer practical tools to detect mutations in any tissue or species. In addition to mutation frequency and spectrum, these technologies offer the opportunity to characterize the extent of genetic mosaicism following exposure to mutagens. Such integration of new methods with existing toxicology guideline studies offers the genetic toxicology community a way to modernize their testing paradigm and to improve risk assessment for vulnerable populations. Environ. Mol. Mutagen. 61:55-65, 2020. © 2019 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 enseignants0,277
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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