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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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