高通量转录组学 在U-2 OS细胞中的ToxCast化学物质的屏幕
Joseph L Bundy1, Logan J Everett1, Jesse D Rogers2
1Center for Computational Toxicology & Exposure, Office of Research and Development, US Environmental Protection Agency, Durham, NC 27711, United States of America.
Toxicology and applied pharmacology
|August 19, 2024
概括
新的方法方法,如高通量转录学 (HTTr),通过基于细胞的测试加速化学风险评估. 这项研究证明了HTTr的可重现性和实用性,用于预测化学效能和作用机制.
科学领域:
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 基因组学就是基因组学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 新方法方法 (NAMs) 旨在通过减少动物试验和成本来改善化学风险评估.
- 高通量转录学 (HTTr) 是一种新兴的危险评估NAM,提供体外出发点和机械洞察力.
研究的目的:
- 使用HTTr选1201种化学物质以评估生物活性并确定生物途径改变度 (BPAC).
- 评估HTTr在化学危害评估中的可重现性和预测能力.
主要方法:
- 在U-2OS细胞中使用HTTr对1201种化学物质进行选,在8个度下24小时内进行选.
- 使用基因组丰富分析分析转录学数据的分析,以创建签名得分,然后进行度-响应建模.
- 使用参考化学品评估试验可重复性,并将BPAC与细胞涂料数据进行比较.
主要成果:
- 对参考化学品的复制品中BPAC的高可重复性 (SD低至5.6 × 10−3 μM).
- 在HTTr衍生的BPACs和Cell Painting变异型度之间,适度一致 (R2=0.55).
- 成功预测被选化学品的假定作用机制.
结论:
- HTTr是化学危害评估的可重复和有价值的工具,提供功效估计和机械洞察力.
- 该研究为日益增长的化学风险评估转录组数据公共存储库做出了贡献.
- 基于细胞的分子分析方法,如HTTr,对于评估化学功效和预测各种化学物质之间的机制是有效的.
