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Enregistrement W147218569 · doi:10.1007/3-7643-7378-4_7

Actions of radiation on living cells in the “post-bystander” era

2006· review· en· W147218569 sur OpenAlexaff
Carmel Mothersill, Colin Seymour

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser-Verlag eBooks · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBystander effectIonizing radiationRadiobiologyEpigeneticsDNA damageHormesisIrradiationToxicologyCancer researchBiologyMedicineDNAChemistryPhysiologyRadiation therapyGeneticsImmunologyPhysicsInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 20 years there has been increasing evidence that cells and the progeny of cells surviving a dose of ionizing radiation can exhibit a wide range of effects inconsistent with the level of dose received. Recently, the cause of these delayed effects has been ascribed to so-called bystander effects, occurring in cells not directly hit by an ionizing track, but which are influenced by signals from irradiated cells. These effects are not necessarily deleterious, although most of the literature deals with adverse delayed effects. What is important to consider is what, if anything, these effects mean for what is still the central dogma of radiobiology and radiation protection, i.e., that DNA double-strand breaks are the primary radiation-induced lesion that can be quantifiably related to received dose, and which determine the probability that a cancer will result from a radiation exposure. In this chapter we review the history of radiation biology which led to the DNA paradigm. We explore the issues and the evidence which are now challenging the view that dose deposition in DNA is all important. We conclude that in the low-dose region, the primary determinant of radiation exposure outcome is the genetic and epigenetic background of the individual and not the dose. This effectively dissociates dose from effect as a quantitative relationship, but it does not necessarily mean that the effect is unrelated to DNA damage somewhere in the system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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