Development and Initial Testing of EcoToxChip, a Novel Toxicogenomics Tool for Environmental Management and Chemical Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
New approach methods (NAMs) are increasingly important to help accelerate the pace of ecological risk assessment and offer more ethical, affordable, and efficient alternatives to traditional toxicity tests. In the present study, we describe the development, technical characterization, and initial testing of a toxicogenomics tool, EcoToxChip (384-well quantitative polymerase chain reaction [qPCR] array), to support chemical management and environmental monitoring for three laboratory model species-fathead minnow (Pimephales promelas), African clawed frog (Xenopus laevis), and Japanese quail (Coturnix japonica). Chip design, including gene selection, was informed by a diverse end-user group and quality control metrics (e.g., primer assay, reverse transcription, and PCR efficiency) performed well based on a priori established criteria. Correlation with RNA sequencing (seq) data provided additional confidence in this novel toxicogenomics tool. Although the present study represents an initial testing of only 24 EcoToxChips for each of the model species, the results provide increased confidence in the robustness/reproducibility of EcoToxChips for evaluating perturbations in gene expression associated with chemical exposure and thus, this NAM, combined with early-life stage toxicity testing, could augment current efforts for chemical prioritization and environmental management. Environ Toxicol Chem 2023;42:1763-1771. © 2023 SETAC.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».