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J-GLOBAL ID:202002237471559846   整理番号:20A0474958

高スループットのトランスクリプトーム法による単一化学物質と混合物の経路に基づく評価【JST・京大機械翻訳】

Pathway-based assessment of single chemicals and mixtures by a high-throughput transcriptomics approach
著者 (5件):
資料名:
巻: 136  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: A0646B  ISSN: 0160-4120  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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化学物質と複雑な混合物の増加する数は,化学的安全性評価のためのハイスループットで費用対効果の高いアプローチを必要とする。ハイスループットトランスクリプトーム(HTT)は,濃度依存的に化学曝露のゲノムスケールの摂動を調べるのに有望である。しかし,HTTの適用は,単一化学物質と混合物評価のための方法論の欠如により制限されている。本研究は,単一化学物質の経路に基づくプロファイルを評価し,単一化学ベース予測モデルを用いたベンチマーキング混合能に対する生物学的経路に基づくアプローチを開発するために,新たに開発されたヒト減少トランスクリプトーム(RHT)アプローチの能力を評価することを目的とした。最初に,3つのモデル毒物,2,3,7,8-テトラクロロジベンゾ-p-ジオキシン(TCDD),トリクロサン(TCS)および5-クロロ-6-ヒドロキシ-2,2′,4,4′-テトラブロモジフェニルエーテル(5-Cl-6-OH-BDE-47)を用いて,異なる化学物質の経路ベースパターンを定性的および定量的に識別するために,濃度依存性RHTを用いた。AHR調節遺伝子と経路はTCDDにより最も敏感に誘導されたが,TCSと5-Cl-6-OH-BDE-47はAHR関連活性化において非常に低く,各単一化学物質の既知のMoAと一致した。第2に,2つの人工混合物と12の個々の化学物質のそれらの成分を,濃度依存性RHTで実行した。濃度添加(CA)と独立作用(IA)モデルを用いて,個々の化学物質のトランスクリプトームからの混合物の転写能力を予測した。全体の生物活性に対して,CAおよびIAモデルは,95%信頼区間内で観察された応答の能力を予測することができる。特異的生物学的プロセスに対して,ホルモンシグナル伝達及びDNA損傷のような複数の生物学的プロセスは混合物に対するCAモデルを用いて予測できる。濃度依存性RHTは,環境化学および混合物によって摂動された生物学的経路の定性的および定量的評価のための強力なアプローチを提供することができる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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その他の汚染原因物質  ,  汚染原因物質一般 

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