Notice bibliographique
Résumé
Studies in hematopoietic stem cell (HSC) biology are often focused on "self-renewal" and differentiation. Implicit in the word self-renewal is that the two daughter cells generated by a self-renewal division are identical to the parental cell. Strictly speaking, this is not possible because DNA is continuously damaged and repaired by DNA-repair mechanisms that are not 100% efficient. It is important to note that the efficiency of DNA repair varies greatly among different stem cell types. For example, embryonic stem cells are quite resistant to DNA damage and maintain the length of telomere repeats on serial passage, whereas HSCs are quite sensitive to DNA damage and less able to maintain telomere length. Most likely, differences between stem cell types in DNA repair and telomere maintenance pathways coevolved with cell mass, turnover, reproductive strategy, and life span. This idea has given rise to the notion that many aspects of normal aging could primarily reflect limitations in DNA repair and telomere-maintenance pathways in the (stem) cells of the soma. In humans, levels of telomerase in HSCs are under extremely tight control, as is illustrated by the marrow failure in patients with (mild) telomerase deficiencies. Here, the role of telomerase in human HSC biology is reviewed, and it is proposed that telomerase has an important role in the repair of G-rich DNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».