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Enregistrement W2003137732 · doi:10.1089/ars.2013.5736

DNA Repair Meets the RNA World

2013· article· en· W2003137732 sur OpenAlexaff
Chow H. Lee

Notice bibliographique

RevueAntioxidants and Redox Signaling · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA repairBiologyAP siteRNABase excision repairDNADNA damageNucleotide excision repairComputational biologyDNA glycosylaseAP endonucleaseGeneticsGenome instabilityGeneCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to repair damaged DNA and to maintain genome stability is the utmost importance for the survival of any species. Hence, it is not surprising to find that DNA repair mechanisms are evolutionarily conserved and are expected to evolve to maintain the existence of species. In the last few years, there has been an exponential increase in the evidence linking RNA processing with DNA repair programs. For instance, the well-studied DNA base excision repair (BER) enzyme apurinic/apyrimidinic endonuclease 1 can cleave RNA molecules, regulate mRNA levels, and associate physically with proteins involved in RNA processing. It is now clear that not only the expression of noncoding RNAs are changed upon DNA damage, they can modulate the expression of genes involved in the genome stability programs. The five reviews in this Forum provide the up-to-date knowledge on DNA repair, with a focus on BER, and a perspective on how the two ancient biochemical pathways are linked. The contributions demonstrate the complexity of such interactions, but also pointed out the opportunities for new therapeutic interventions. Future in vivo studies on the link between DNA repair processes and RNA metabolism should contribute to our basic understanding of physiology, disease, and treatment strategies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,012

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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