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Enregistrement W4402489994 · doi:10.1002/em.22626

Epigenotoxicity: Decoding the epigenetic imprints of genotoxic agents and their implications for regulatory genetic toxicology

2024· article· en· W4402489994 sur OpenAlexaffabout
Roger Godschalk, Christopher Faulk, Jessica LaRocca, Jan van Benthem, Francesco Marchetti

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsBiologyGenotoxicityGeneticsDNA methylationComputational biologyWorkgroupHistoneToxicogenomicsBioinformaticsGeneMedicineGene expressionComputer scienceToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory genetic toxicology focuses on DNA damage and subsequent gene mutations. However, genotoxic agents can also affect epigenetic marks, and incorporation of epigenetic data into the regulatory framework may thus enhance the accuracy of risk assessment. Additionally, epigenetic alterations may identify non-genotoxic carcinogens that are not captured with the current battery of tests. Epigenetic alterations could also explain long-term consequences and potential transgenerational effects in the absence of DNA mutations. Therefore, at the 2022 International Workshops on Genotoxicity Testing (IWGT) in Ottawa (Ontario, Canada), an expert workgroup explored whether including epigenetic endpoints would improve regulatory genetic toxicology. Here we summarize the presentations and the discussions on technical advancements in assessing epigenetics, how the assessment of epigenetics can enhance strategies for detecting genotoxic and non-genotoxic carcinogens and the correlation between epigenetic alterations with other relevant apical endpoints.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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