Integrating network analysis and machine learning to elucidate chemical-induced pancreatic toxicity in zebrafish embryos
Notice bibliographique
Résumé
Zebrafish (Danio rerio) are a popular vertebrate model for high-throughput toxicity testing, serving as a model for embryonic development and disease etiology. However, standardized protocols using zebrafish tend to explore pathologies and behaviors at the organism level rather than at the organ-specific level. This study investigates the effects of chemical exposures on pancreatic function in whole-embryo zebrafish by integrating network analysis and machine learning, leveraging widely available datasets to probe an organ-specific effect. We compiled transcriptomics data for zebrafish exposed to 53 exposures from 25 unique chemicals, including halogenated organic compounds, pesticides/herbicides, endocrine-disrupting chemicals, pharmaceuticals, parabens, and solvents. All raw sequencing data were processed through a uniform bioinformatics pipeline for re-analysis and quality control, identifying differentially expressed genes and altered pathways related to pancreatic function and development. Clustering analysis revealed 5 distinct clusters of chemical exposures with similar impacts on pancreatic pathways, with gene co-expression network analysis identifying key driver genes within these clusters, providing insights into potential biomarkers of chemical-induced pancreatic toxicity. Machine learning was utilized to identify chemical properties that influence pancreatic pathway response, including average mass and biodegradation half-life. The random forest model achieved robust performance (4-fold cross-validation accuracy: 74%) over eXtreme Gradient Boosting, support vector machine, and multiclass logistic regression. This integrative approach enhances our understanding of the relationships between chemical properties and biological responses in a target organ, supporting the use of zebrafish whole embryos as a high-throughput vertebrate model. This computational workflow can be leveraged to investigate the complex effects of other exposures on organ-specific development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».