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Enregistrement W2003936024 · doi:10.1371/journal.pone.0034185

Deficiency in Nucleotide Excision Repair Family Gene Activity, Especially ERCC3, Is Associated with Non-Pigmented Hair Fiber Growth

2012· article· en· W2003936024 sur OpenAlexafffund
Mei Yu, Robert H. Bell, Maggie M. Ho, Gigi Leung, Anne Haegert, Nicholas Carr, Jerry Shapiro, Kevin J. McElwee

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensVancouver General HospitalVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésERCC1Nucleotide excision repairBiologyMelaninDNA repairMolecular biologyCell biologyGene expressionCancer researchGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a microarray study to discover gene expression patterns associated with a lack of melanogenesis in non-pigmented hair follicles (HF) by microarray. Pigmented and non-pigmented HFs were collected and micro-dissected into the hair bulb (HB) and the upper hair sheaths (HS) including the bulge region. In comparison to pigmented HS and HBs, nucleotide excision repair (NER) family genes ERCC1, ERCC2, ERCC3, ERCC4, ERCC5, ERCC6, XPA, NTPBP, HCNP, DDB2 and POLH exhibited statistically significantly lower expression in non- pigmented HS and HBs. Quantitative PCR verified microarray data and identified ERCC3 as highly differentially expressed. Immunohistochemistry confirmed ERCC3 expression in HF melanocytes. A reduction in ERCC3 by siRNA interference in human melanocytes in vitro reduced their tyrosinase production ability. Our results suggest that loss of NER gene function is associated with a loss of melanin production capacity. This may be due to reduced gene transcription and/or reduced DNA repair in melanocytes which may eventually lead to cell death. These results provide novel information with regard to melanogenesis and its regulation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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