An epigenetic code for DNA damage repair pathways?
Notice bibliographique
Résumé
Exposure of living cells to intracellular or external mutagens results in DNA damage. Accumulation of DNA damage can lead to serious consequences because of the deleterious mutation rate resulting in genomic instability, cellular senescence, and cell death. To counteract genotoxic stress, cells have developed several strategies to detect defects in DNA structure. The eukaryotic genomic DNA is packaged through histone and nonhistone proteins into a highly condensed structure termed chromatin. Therefore the cellular enzymatic machineries responsible for DNA replication, recombination, and repair must circumvent this natural barrier in order to gain access to the DNA. Several studies have demonstrated that histone/chromatin modifications such as acetylation, methylation, and phosphorylation play crucial roles in DNA repair processes. This review will summarize the recent data that suggest a regulatory role of the epigenetic code in DNA repair processes. We will mainly focus on different covalent reversible modifications of histones as an initial step in early response to DNA damage and subsequent DNA repair. Special focus on a potential epigenetic histone code for these processes will be given in the last section. We also discuss new technologies and strategies to elucidate the putative epigenetic code for each of the DNA repair processes discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».