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Enregistrement W2051461679 · doi:10.1366/000370209787944325

The Use of Ultraviolet Resonance Raman Spectroscopy in the Analysis of Ionizing-Radiation-Induced Damage in DNA

2009· article· en· W2051461679 sur OpenAlexafffund
Christopher Shaw, Andrew Jirasek

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFrancis Crick Institute
Mots-clésRaman spectroscopyIonizing radiationDNAUltravioletSpectroscopyChemistryDNA damageRadiationIrradiationResonance (particle physics)Base pairSpectral linePhotochemistryMaterials scienceOpticsOptoelectronicsAtomic physicsPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultraviolet resonance Raman spectroscopy (UVRRS) was used to determine damage done in both calf-thymus DNA (CT-DNA) and a short stranded DNA oligomer (SS-DNA) due to ionizing radiation from a medical (60)Co radiation therapy unit used in the treatment of cancer. Spectra were acquired at incident UV wavelengths of 248, 257, and 264 nm in order to utilize the differences in UVRR cross-sections of the bases with wavelength. Through the analysis of difference spectra between irradiated and unirradiated DNA at each of the incident UV wavelengths, damage to CT- and SS-DNA was observed and identified. Significant radiation-induced increases in the difference spectra of the CT-DNA indicated disruption of the stable, stacked structure of its bases, as well as the disruption of Watson-Crick hydrogen bonds between the base pairs. Base unstacking was not as evident in the SS-DNA, while radiation-induced spectral decreases suggest disruption of the structure of the nucleotides. As demonstrated, UVRRS has the ability to highlight contributions from specific moieties with the use of varying incident UV wavelengths, thus enhancing the already information-rich content of the Raman spectra.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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