<scp>AOP</scp> report: Development of an adverse outcome pathway for oxidative <scp>DNA</scp> damage leading to mutations and chromosomal aberrations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Genetic Toxicology Technical Committee (GTTC) of the Health and Environmental Sciences Institute (HESI) is developing adverse outcome pathways (AOPs) that describe modes of action leading to potentially heritable genomic damage. The goal was to enhance the use of mechanistic information in genotoxicity assessment by building empirical support for the relationships between relevant molecular initiating events (MIEs) and regulatory endpoints in genetic toxicology. Herein, we present an AOP network that links oxidative DNA damage to two adverse outcomes (AOs): mutations and chromosomal aberrations. We collected empirical evidence from the literature to evaluate the key event relationships between the MIE and the AOs, and assessed the weight of evidence using the modified Bradford-Hill criteria for causality. Oxidative DNA damage is constantly induced and repaired in cells given the ubiquitous presence of reactive oxygen species and free radicals. However, xenobiotic exposures may increase damage above baseline levels through a variety of mechanisms and overwhelm DNA repair and endogenous antioxidant capacity. Unrepaired oxidative DNA base damage can lead to base substitutions during replication and, along with repair intermediates, can also cause DNA strand breaks that can lead to mutations and chromosomal aberrations if not repaired adequately. This AOP network identifies knowledge gaps that could be filled by targeted studies designed to better define the quantitative relationships between key events, which could be leveraged for quantitative chemical safety assessment. We anticipate that this AOP network will provide the building blocks for additional genotoxicity-associated AOPs and aid in designing novel integrated testing approaches for genotoxicity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle