Vorhersage der Genotoxizität anhand der Genexpression
November 2022
Vrije Universiteit Brussel, Brüssel, Belgien
In dieser Studie wurden basierend auf einem Referenzdatensatz von 38 Chemikalien neue Vorhersagemodelle für die Genotoxizität entwickelt. Menschliche Leberzellen wurden mit den Chemikalien behandelt und die resultierenden Genexpressionsdaten wurden mittels qPCR erhalten. Es wurden 84 Gene ausgewählt und verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet und hinsichtlich ihrer Vorhersagegenauigkeit verglichen. Darüber hinaus wurde die Anwendbarkeit der Vorhersagemodelle auf einen öffentlich zugänglichen Genexpressionsdatensatz, der mit RNA-Sequenzierung generiert wurde, untersucht. Um die Datenanalyse zu erleichtern, wurde eine Online-Anwendung entwickelt, die die Ergebnisse von zwei Vorhersagemodellen kombiniert.
Diese Arbeit zeigt, dass die Kombination von Genexpressionsdaten mit überwachten maschinellen Lernalgorithmen zu einer humanrelevanten In-vitro-Genotoxizitäts-Teststrategie beitragen kann.
Novel prediction models for genotoxicity based on biomarker genes in human HepaRGTM cells
Anouck Thienpont
Eingestellt am: 12.12.2022
[1] https://www.altex.org/index.php/altex/article/view/2514
