SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Burton Julien)
 

Sökning: WFRF:(Burton Julien) > CERAPP

  • Mansouri, Kamel (författare)

CERAPP Collaborative Estrogen Receptor Activity Prediction Project

  • E-artikel/E-kapitelEngelska2016

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Environmental Health Perspectives2016

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:19660735
  • http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-120258uri
  • urn:nbn:se:umu:diva-120258urn
  • 10.1289/ehp.1510267doi

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska

Ingår i deldatabas

Anmärkningar

  • Epub ahead of print
  • gratis
  • Background:  Humans are exposed to thousands of man-made chemicals in the environment. Some chemicals mimic natural endocrine hormones and, thus, have the potential to be endocrine disruptors. Most of these chemicals have never been tested for their ability to interact with the estrogen receptor (ER). Risk assessors need tools to prioritize chemicals for evaluation in costly  in vivo  tests, for instance, within the EPA Endocrine Disruptor Screening Program (EDSP). Objectives:  Here, we describe a large-scale modeling project called CERAPP (Collaborative Estrogen Receptor Activity Prediction Project) and demonstrate the efficacy of using predictive computational models trained on high-throughput screening data to evaluate thousands of chemicals for ER-related activity and prioritize them for further testing. Methods:  CERAPP combined multiple models developed in collaboration among 17 groups in the United States and Europe to predict ER activity of a common set of 32,464 chemical structures. Quantitative structure-activity relationship models and docking approaches were employed, mostly using a common training set of 1677 chemical structures provided by US EPA, to build a total of 40 categorical and 8 continuous models for binding, agonist, and antagonist ER activity. All predictions were evaluated on a set of 7,522 chemicals curated from the literature. To overcome the limitations of single models, a consensus was built by weighting models on scores based on their evaluated accuracies. Results:  Individual model scores ranged from 0.69 to 0.85, showing high prediction reliabilities. Out of the 32,464 chemicals, the consensus model predicted 4,001 chemicals (12.3%) as high priority actives and 6,742 potential actives (20.8%) to be considered for further testing. Conclusion:  This project demonstrated the possibility to screen large libraries of chemicals using a consensus of different  in silico  approaches. This concept will be applied in future projects related to other endpoints.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Abdelaziz, Ahmed (författare)
  • Rybacka, Aleksandra (författare)
  • Roncaglioni, Alessandra (författare)
  • Tropsha, Alexander (författare)
  • Varnek, Alexandre (författare)
  • Zakharov, Alexey (författare)
  • Worth, Andrew (författare)
  • Richard, Ann M. (författare)
  • Grulke, Christopher M. (författare)
  • Trisciuzzi, Daniela (författare)
  • Fourches, Denis (författare)
  • Horvath, Dragos (författare)
  • Benfenati, Emilio (författare)
  • Muratov, Eugene (författare)
  • Wedebye, Eva Bay (författare)
  • Grisoni, Francesca (författare)
  • Mangiatordi, Giuseppe F. (författare)
  • Incisivo, Giuseppina M. (författare)
  • Hong, Huixiao (författare)
  • Ng, Hui W. (författare)
  • Tetko, Igor V. (författare)
  • Balabin, Ilya (författare)
  • Kancherla, Jayaram (författare)
  • Shen, Jie (författare)
  • Burton, Julien (författare)
  • Nicklaus, Marc (författare)
  • Cassotti, Matteo (författare)
  • Nikolov, Nikolai G. (författare)
  • Nicolotti, Orazio (författare)
  • Andersson, Patrik L. (författare)
  • Zang, Qingda (författare)
  • Politi, Regina (författare)
  • Beger, Richard D. (författare)
  • Todeschini, Roberto (författare)
  • Huang, Ruili (författare)
  • Farag, Sherif (författare)
  • Rosenberg, Sine A. (författare)
  • Slavov, Svetoslav (författare)
  • Hu, Xin (författare)
  • Judson, Richard S. (författare)
  • Umeå universitetTeknisk-naturvetenskapliga fakulteten (utgivare)

Sammanhörande titlar

  • Del av/supplement till:channel record
  • Ingår i:VärdpublikationJournal of Environmental Health Perspectives0091-6765

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy