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Enregistrement W2162439328 · doi:10.1101/gad.1182704

Cellular machineries for chromosomal DNA repair

2004· review· en· W2162439328 sur OpenAlexafffund
Craig L. Peterson, Jacques Côté

Notice bibliographique

RevueGenes & Development · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyDNA damageDNA repairDNAChromatinAP siteHistoneGenome instabilityContext (archaeology)Cell biologyMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each day a cell must face a constant onslaught of DNA lesions. Although we tend to worry most about environmental sources of DNA damage (e.g., chemical agents, UV radiation, ionizing radiation), a human cell must repair over 10,000 DNA lesions per day to counteract endogenous sources of DNA damage (Lindahl 1993). DNA itself has a measurable half-life—spontaneous depurination can generate abasic sites in DNA strands at an estimated rate of 2,000–10,000 lesions per human cell per day (Lindahl 1993). Indeed, it has been proposed that much of the DNA repair machinery has evolved to contend with DNA damage generated by the byproducts of cellular metabolism—reactive oxygen species, endogenous alkylating agents, and DNA singleand doublestrand breaks resulting from collapsed DNA replication forks or from oxidative destruction of deoxyribose residues (Lindahl and Wood 1999; Lindahl 2000). Failure to repair such lesions can lead to a deleterious mutation rate, genomic instability, or cell death. In higher eukaryotes, the damage that occurs in genes responsible for DNA repair and/or cell cycle regulation can lead to threatening diseases such as cancer. The timely and efficient repair of eukaryotic DNA damage is further complicated by the realization that DNA lesions must be detected and repaired in the context of highly condensed, 100–400-nm-thick chromatin fibers (Belmont and Bruce 1994). The nucleosome is the first level of DNA compaction in the nucleus and is formed by the wrapping of 147 bp of DNA around a histone octamer composed of two H2A–H2B dimers and a H3–H4 tetramer. Linear arrays of nucleosomes are then folded into more compact structures, stabilized by linker histones such as histone H1. These compact structures are well known to hinder nuclear processes like transcription, and several in vitro studies have demonstrated that the assembly of DNA lesions into chromatin greatly hinders their detection and subsequent repair (see below). Within cells, of course, the repair machinery has created the means to contend with chromosomal structures, and an enormous number of DNA lesions are faithfully repaired each cell cycle. Here we review recent studies that have begun to elucidate this cellular machinery that facilitates DNA repair within the context of chromatin.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations283
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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