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Enregistrement W2024225603 · doi:10.3390/ijms141122409

Ionizing Radiation-Induced Responses in Human Cells with Differing TP53 Status

2013· review· en· W2024225603 sur OpenAlexaff
Razmik Mirzayans, Bonnie Andrais, April Scott, Ying Wang, David Murray

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClonogenic assayBiologyDNA damageAutophagyCancer researchApoptosisCancer cellProgrammed cell deathSenescenceMitosisMitotic catastropheCell biologyCrosstalkCancerGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ionizing radiation triggers diverse responses in human cells encompassing apoptosis, necrosis, stress-induced premature senescence (SIPS), autophagy, and endopolyploidy (e.g., multinucleation). Most of these responses result in loss of colony-forming ability in the clonogenic survival assay. However, not all modes of so-called clonogenic cell "death" are necessarily advantageous for therapeutic outcome in cancer radiotherapy. For example, the crosstalk between SIPS and autophagy is considered to influence the capacity of the tumor cells to maintain a prolonged state of growth inhibition that unfortunately can be succeeded by tumor regrowth and disease recurrence. Likewise, endopolyploid giant cells are able to segregate into near diploid descendants that continue mitotic activities. Herein we review the current knowledge on the roles that the p53 and p21(WAF1) tumor suppressors play in determining the fate of human fibroblasts (normal and Li-Fraumeni syndrome) and solid tumor-derived cells after exposure to ionizing radiation. In addition, we discuss the important role of WIP1, a p53-regulated oncogene, in the temporal regulation of the DNA damage response and its contribution to p53 dynamics post-irradiation. This article highlights the complexity of the DNA damage response and provides an impetus for rethinking the nature of cancer cell resistance to therapeutic agents.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeAutre devis
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

Citations122
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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