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Enregistrement W1992268707 · doi:10.4161/cc.23046

Transgenerational cell fate profiling

2012· article· en· W1992268707 sur OpenAlexfundno aff
Mohamed Jèmaà, Lorenzo Galluzzi, Oliver Kepp, Maria Castedo, Santiago Rello‐Varona, Ilio Vitale, Guido Kroemer

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchNational Institutes of HealthInstitut National Du Cancer
Mots-clésBiologyCell fate determinationMitosisAneuploidyCarcinogenesisCell divisionCell cycleCell biologyCellPopulationGenome instabilityGeneticsCancer researchDNA damageGeneTranscription factorDNAChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The illicit generation of tetraploid cells constitutes a prominent driver of oncogenesis, as it often precedes the development of aneuploidy and genomic instability. In addition, tetraploid (pre-)malignant cells display an elevated resistance against radio- and chemotherapy. Here, we report a strategy to preferentially kill tetraploid tumor cells based on the broad-spectrum kinase inhibitor SP600125. Live videomicroscopy revealed that SP600125 affects the execution of mitosis, impedes proper cell division and/or activates apoptosis in near-to-tetraploid, though less so in parental, cancer cells. We propose a novel graphical model to quantify the differential response of diploid and tetraploid cells to mitotic perturbators, including SP600125, which we baptized "transgenerational cell fate profiling." We speculate that this representation constitutes a valid alternative to classical "single-cell fate" and "genealogical" profiling and, hence, may facilitate the analysis of cell fate within a heterogeneous population as well as the visual examination of cell cycle alterations.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,352

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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