Application of error-corrected sequencing technologies for in vivo regulatory mutagenicity assessment
Notice bibliographique
Résumé
Error-corrected sequencing (ECS) is a transformative method for in vivo mutagenicity assessment, enabling direct, highly sensitive measurement of mutation frequency and spectrum. ECS addresses key limitations of the transgenic rodent (TGR) assay, including lack of integration into standard toxicity studies, restricted model availability, and limited alignment with the 3R principles. To support regulatory acceptance, an expert workgroup of the International Workshops on Genotoxicity Testing (IWGT) reviewed ECS technologies and developed consensus recommendations for its inclusion into Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) test guidelines. The working group agreed that ECS: produces results that are concordant with validated TGR assays; can be incorporated into standard ≥28-day repeat-dose toxicity studies; and, data interpretation should be based on overall mutation frequency compared with concurrent vehicle controls. The working group emphasized harmonized data reporting aligned with OECD principles and endorsed study designs that enable quantitative risk assessment. Overall, the working group agreed that ECS offers a significant advancement over current mutagenicity assays by enabling the use of diverse models beyond conventional TGR systems described in OECD test guideline 488. The working group fully supports the application of ECS to generate in vivo mutagenicity data for regulatory submissions and recommends its inclusion in future OECD test guidelines.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».