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Enregistrement W4366996776 · doi:10.1002/em.22541

Assessing the quality and making appropriate use of historical negative control data: A report of the International Workshop on Genotoxicity Testing ( <scp>IWGT</scp> )

2023· review· en· W4366996776 sur OpenAlexaff
Stephen D. Dertinger, Dingzhou Li, Carol Beevers, George R. Douglas, Robert H. Heflich, David P. Lovell, Daniel J. Roberts, Robert C. Smith, Yoshifumi Uno, Andrew Williams, Kristine L. Witt, Andreas Zeller, Changhui Zhou

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of Health
Mots-clésWorkgroupGenotoxicityContext (archaeology)Micronucleus testComputational biologyComputer scienceBiologyMedicineToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical negative control data (HCD) have played an increasingly important role in interpreting the results of genotoxicity tests. In particular, Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) genetic toxicology test guidelines recommend comparing responses produced by exposure to test substances with the distribution of HCD as one of three criteria for evaluating and interpreting study results (referred to herein as "Criterion C"). Because of the potential for inconsistency in how HCD are acquired, maintained, described, and used to interpret genotoxicity testing results, a workgroup of the International Workshops for Genotoxicity Testing was convened to provide recommendations on this crucial topic. The workgroup used example data sets from four in vivo tests, the Pig-a gene mutation assay, the erythrocyte-based micronucleus test, the transgenic rodent gene mutation assay, and the in vivo alkaline comet assay to illustrate how the quality of HCD can be evaluated. In addition, recommendations are offered on appropriate methods for evaluating HCD distributions. Recommendations of the workgroup are: When concurrent negative control data fulfill study acceptability criteria, they represent the most important comparator for judging whether a particular test substance induced a genotoxic effect. HCD can provide useful context for interpreting study results, but this requires supporting evidence that (i) HCD were generated appropriately, and (ii) their quality has been assessed and deemed sufficiently high for this purpose. HCD should be visualized before any study comparisons take place; graph(s) that show the degree to which HCD are stable over time are particularly useful. Qualitative and semi-quantitative assessments of HCD should also be supplemented with quantitative evaluations. Key factors in the assessment of HCD include: (i) the stability of HCD over time, and (ii) the degree to which inter-study variation explains the total variability observed. When animal-to-animal variation is the predominant source of variability, the relationship between responses in the study and an HCD-derived interval or upper bounds value (i.e., OECD Criterion C) can be used with a strong degree of confidence in contextualizing a particular study's results. When inter-study variation is the major source of variability, comparisons between study data and the HCD bounds are less useful, and consequentially, less emphasis should be placed on using HCD to contextualize a particular study's results. The workgroup findings add additional support for the use of HCD for data interpretation; but relative to most current OECD test guidelines, we recommend a more flexible application that takes into consideration HCD quality. The workgroup considered only commonly used in vivo tests, but it anticipates that the same principles will apply to other genotoxicity tests, including many in vitro tests.

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)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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