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Enregistrement W2011006143 · doi:10.1002/em.20361

Epigenetic changes and nontargeted radiation effects—Is there a link?

2008· review· en· W2011006143 sur OpenAlexaff
Olga Kovalchuk, Janet E. Baulch

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésEpigeneticsLink (geometry)BiologyGeneticsComputational biologyBioinformaticsComputer scienceGeneComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now well accepted that the effects of ionizing radiation (IR) exposure can be noticed far beyond the borders of the directly irradiated tissue. IR can affect neighboring cells in the proximity, giving rise to a bystander effect. IR effects can also span several generations and influence the progeny of exposed parents, leading to transgeneration effects. Bystander and transgeneration IR effects are linked to the phenomenon of the IR-induced genome instability that manifests itself as chromosome aberrations, gene mutations, late cell death, and aneuploidy. While the occurrence of the above-mentioned phenomena is well documented, the exact mechanisms that lead to their development have still to be delineated. Evidence suggests that the IR-induced genome instability, bystander, and transgeneration effects may be epigenetically mediated. The epigenetic changes encompass DNA methylation, histone modification, and RNA-associated silencing. Recent studies demonstrated that IR exposure alters epigenetic parameters in the directly exposed tissues and in the distant bystander tissues. Transgeneration radiation effects were also proposed to be of an epigenetic nature. We will discuss the role of the epigenetic mechanisms in radiation responses, bystander effects, and transgeneration effects.

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)0,000
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations142
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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