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Enregistrement W4297266708 · doi:10.1002/cpz1.563

Using the HepaCometChip Assay for Broad‐Spectrum DNA Damage Analysis

2022· article· en· W4297266708 sur OpenAlexfundno aff
Norah A. Owiti, Simran Kaushal, Lincoln Martin, Jamie E. Sly, Carol D. Swartz, Jasmine Fowler, Joshua J. Corrigan, Les Recio, Bevin P. Engelward

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Liberal StudiesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésDNA damageComet assayDNA repairGenotoxicityDNAXenobioticCarcinogenDNA adductComputational biologyBiologyChemistryBiochemistryCell biologyEnzymeToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to DNA damaging agents can lead to mutations that cause cancer. The liver is particularly vulnerable because it contains high levels of Cytochrome P450 enzymes that can convert xenobiotics into DNA reactive metabolites that form potentially carcinogenic bulky DNA adducts. As such, current requirements for preclinical testing include in vivo testing for DNA damage in the liver, which often requires many animals. Given that efforts are underway in many countries to reduce or eliminate the use of animals in research, there is a critical need for fast and robust in vitro tests to discern whether xenobiotics or potential pharmaceutical agents can damage the hepatocyte genome. One possible approach is to leverage the alkaline comet assay, which is used to assess genotoxicity based on the ability of damaged DNA to become free to migrate toward the anode during electrophoresis. The comet assay, however, has several limitations. The assay is (i) slow and (ii) vulnerable to experimental noise, (iii) it is difficult to detect bulky DNA adducts since they do not directly affect DNA migration, and (iv) cell types typically used do not have robust metabolic capacity. To address some of these concerns, we have developed the "HepaCometChip" (a.k.a. the HepaRG CometChip), wherein metabolically competent cells are incorporated into a higher throughput CometChip platform. Repair trapping is used to increase sensitivity for bulky lesions: undetectable bulky lesions are converted into repair intermediates (specifically, single-strand breaks) that can be detected with the assay. Here, we describe a protocol for performing the HepaCometChip assay that includes handling and dosing of HepaRG cells and performing the CometChip assay. With its higher throughput, ability to capture metabolic activation, and sensitivity to bulky lesions, the HepaCometChip offers a potential alternative to the use of animals for genotoxicity testing. © 2022 The Authors. Current Protocols published by Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: HepaRG cell culturing and dosing Basic Protocol 2: CometChip assay.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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