Reactive Oxygen Species in the Adverse Outcome Pathway Framework: Toward Creation of Harmonized Consensus Key Events
Notice bibliographique
Résumé
Reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS) are formed as a result of natural cellular processes, intracellular signaling, or as adverse responses associated with diseases or exposure to oxidizing chemical and non-chemical stressors. The action of ROS and RNS, collectively referred to as reactive oxygen and nitrogen species (RONS), has recently become highly relevant in a number of adverse outcome pathways (AOPs) that capture, organize, evaluate and portray causal relationships pertinent to adversity or disease progression. RONS can potentially act as a key event (KE) in the cascade of responses leading to an adverse outcome (AO) within such AOPs, but are also known to modulate responses of events along the AOP continuum without being an AOP event itself. A substantial discussion has therefore been undertaken in a series of workshops named "Mystery or ROS" to elucidate the role of RONS in disease and adverse effects associated with exposure to stressors such as nanoparticles, chemical, and ionizing and non-ionizing radiation. This review introduces the background for RONS production, reflects on the direct and indirect effects of RONS, addresses the diversity of terminology used in different fields of research, and provides guidance for developing a harmonized approach for defining a common event terminology within the AOP developer community.
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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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».