EURL ECVAM Genotoxicity and Carcinogenicity Database of Substances Eliciting Negative Results in the Ames Test: Construction of the Database
Notice bibliographique
Résumé
The bacterial reverse mutation test (Ames test) is the most commonly used genotoxicity test; it is a primary component of the chemical safety assessment data required by regulatory agencies worldwide. Within the current accepted in vitro genotoxicity test battery, it is considered capable of revealing DNA reactivity, and identifying substances that can produce gene mutations via different mechanisms. The previously published consolidated EURL ECVAM Genotoxicity and Carcinogenicity Database, which includes substances that elicited a positive response in the Ames test, constitutes a collection of data that serves as a reference for a number of regulatory activities in the area of genotoxicity testing. Consequently, we considered it important to expand the database to include substances that fail to elicit a positive response in the Ames test, i.e., Ames negative substances. Here, we describe a curated collection of 211 Ames negative substances, with a summary of complementary data available for other genotoxicity endpoints in vitro and in vivo, plus available carcinogenicity data. A descriptive analysis of the data is presented. This includes a representation of the chemical space formed by the Ames-negative database with respect to other substances (e.g. REACH registered substances, approved drugs, pesticides, etc.) and a description of the organic functional groups found in the database. We also provide some suggestions on further analyses that could be made.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».