亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

The Adverse Outcome Pathway: A Conceptual Framework to Support Toxicity Testing in the Twenty-First Century

不良结局途径 计算机科学 背景(考古学) 钥匙(锁) 文档 结果(博弈论) 事件(粒子物理) 风险分析(工程) 数据科学 生化工程 计算生物学 工程类 生物 医学 计算机安全 古生物学 物理 数学 数理经济学 量子力学 程序设计语言
作者
Edward Perkins,Natàlia García‐Reyero,Stephen W. Edwards,Clemens Wittwehr,Daniel L. Villeneuve,Daniel F. Lyons,Gerald T. Ankley
出处
期刊:Methods in pharmacology and toxicology 卷期号:: 1-26 被引量:15
标识
DOI:10.1007/978-1-4939-2778-4_1
摘要

The need to rapidly characterize the risk of large numbers of chemicals has moved the traditional toxicological paradigm from animal testing to a pathway-based approach using in vitro assay systems and modeling where possible. Adverse Outcome Pathways (AOPs) provide a conceptual framework that can be used to link in vitro assay results to whole animal effects in a pathway context. AOPs are defined and examples are provided to demonstrate key characteristics of AOPs. To support development and application of AOPs, a knowledge base has been developed containing a Wiki site designed to permit documentation of AOPs in a crowd-sourced manner. Both empirical and computational methods are demonstrated to play a significant role in AOP development. The combination of computational approaches, including different modeling efforts, together with apical end points within the pathway-based framework will allow for a better understanding of the linkage of events from a molecular initiating event to a potential adverse outcome, therefore defining key events, AOPs, and even networks of AOPS. While these approaches are indeed very promising, the ability to understand and define key events and key event relationships will remain one of the more complex and challenging efforts within AOP development. In order to make AOPs useful for risk assessment these challenges need to be understood and overcome. An interdisciplinary approach including apical and molecular measurements, computational, and modeling efforts is currently being one of the most promising approaches to ensure AOPs become the useful framework they were designed to be.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
23秒前
百里幻竹发布了新的文献求助10
29秒前
33秒前
dyuguo3完成签到 ,获得积分10
51秒前
jun完成签到,获得积分10
1分钟前
wang完成签到,获得积分10
1分钟前
小二郎应助科研通管家采纳,获得50
1分钟前
馆长应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
1分钟前
Harrison发布了新的文献求助10
2分钟前
充电宝应助Harrison采纳,获得30
2分钟前
2分钟前
Gemh发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
LWT发布了新的文献求助10
2分钟前
闫伊森完成签到,获得积分10
2分钟前
Yini完成签到,获得积分0
2分钟前
Ashao完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
斯文败类应助Gemh采纳,获得10
2分钟前
周冯雪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
LWT完成签到,获得积分10
3分钟前
Gemh发布了新的文献求助10
3分钟前
mathmotive完成签到,获得积分10
3分钟前
souther完成签到,获得积分0
3分钟前
3分钟前
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
3分钟前
高贵的冰旋完成签到 ,获得积分10
4分钟前
SiriWang77完成签到,获得积分10
4分钟前
SiriWang77发布了新的文献求助10
5分钟前
hugo完成签到,获得积分20
5分钟前
幸运的姜姜完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
夏花般灿烂完成签到,获得积分10
6分钟前
科研通AI6应助xiaxia采纳,获得10
6分钟前
7分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
2026国自然单细胞多组学大红书申报宝典 800
Real Analysis Theory of Measure and Integration 3rd Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4910068
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4186087
关于积分的说明 12999029
捐赠科研通 3953339
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2167876
邀请新用户注册赠送积分活动 1186328
关于科研通互助平台的介绍 1093381