MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050572148 · doi:10.1111/j.1558-5646.2011.01407.x

GENETIC VARIATION AND DNA REPLICATION TIMING, OR WHY IS THERE LATE REPLICATING DNA?

2011· review· en· W2050572148 sur OpenAlexaff
John H. Herrick

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMutation rateGeneticsDNA replicationEuchromatinGenomeMutationReplication timingMutation AccumulationOrigin of replicationDNAHeterochromatinGeneChromatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutation rates vary significantly within the genome and across species. Recent studies revealed a long suspected replication-timing effect on mutation rate, but the mechanisms that regulate the increase in mutation rate as the genome is replicated remain unclear. Evidence is emerging, however, that DNA repair systems, in general, are less efficient in late replicating heterochromatic regions compared to early replicating euchromatic regions of the genome. At the same time, mutation rates in both vertebrates and invertebrates have been shown to vary with generation time (GT). GT is correlated with genome size, which suggests a possible nucleotypic effect on species-specific mutation rates. These and other observations all converge on a role for DNA replication checkpoints in modulating generation times and mutation rates during the DNA synthetic phase (S phase) of the cell cycle. The following will examine the potential role of the intra-S checkpoint in regulating cell cycle times (GT) and mutation rates in eukaryotes. This article was published online on August 5, 2011. An error was subsequently identified. This notice is included in the online and print versions to indicate that both have been corrected October 4, 2011.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvolutionMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207