Gene expression signatures of radiation exposure in peripheral white blood cells of smokers and non-smokers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The issue of potential confounding factors is critical to the development of any approach to radiation biodosimetry, and has not been fully addressed for gene expression-based approaches. MATERIALS AND METHODS: As a step in this direction, we have investigated the effect of smoking on the global radiation gene expression response in ex vivo-irradiated peripheral blood cells using microarray analysis. We also evaluated the ability of gene expression signatures to predict the radiation exposure level of ex vivo-exposed samples from smokers and non-smokers of both genders. RESULTS: We identified eight genes with a radiation response that was significantly affected by smoking status, and confirmed an effect of smoking on the radiation response of the four and a half LIM domains 2 (FHL2) gene using quantitative real-time polymerase chain reaction. The performance of our previously defined 74-gene signature in predicting the radiation dose to samples in this study was unaffected by differences in gender or smoking status, however, giving 98% correct prediction of dose category. This is the same accuracy as that found in the original study from which the signature was derived, using different donors. CONCLUSION: The results support the development of peripheral blood gene expression as a viable strategy for radiation biodosimetry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle