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Enregistrement W1989799201 · doi:10.1534/genetics.112.143321

DNA Repair Pathway Choice Is Influenced by the Health of <i>Drosophila melanogaster</i>

2012· article· en· W1989799201 sur OpenAlexaff
Alethea D. Wang, Aneil F. Agrawal

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyDNA repairDrosophila melanogasterHomologous recombinationGeneticsDNA damageMutationPostreplication repairDrosophila (subgenus)DNA mismatch repairDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nature, individuals vary tremendously in condition and this may be an important source of variation in mutation rate. Condition is likely to affect cell state and thereby impact the amount of DNA damage sustained and/or the way it is repaired. Here, we focus on DNA repair. If low-condition individuals are less capable of devoting the same level of resources to accurate repair, they may suffer higher mutation rates. However, repair decisions are also governed by various aspects of cell physiology, which may render the prediction that "higher-condition individuals use better repair mechanisms" too simplistic. We use a larval diet manipulation in Drosophila melanogaster to create high- and low-condition individuals and then contrast their relative usage of three repair pathways [homologous recombination (HR), single-strand annealing (SSA), and nonhomologous end joining (NHEJ)] that differ in their mechanistic requirements and their mutational consequences. We find that low-condition flies are more likely than high-condition flies to use the most conservative of these three repair pathways, suggesting that physiological constraints on repair pathway usage may be more important than energetic costs. We also show that the repair differences between high- and low-condition flies resemble those between young and old flies, suggesting the underlying mechanisms may be similar. Finally, we observe that the effect of larval diet on adult repair increases as flies age, indicating that developmental differences early in life can have long-lasting consequences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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