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Enregistrement W2560670829 · doi:10.1111/php.12685

Insight in <scp>DNA</scp> Repair of <scp>UV</scp>‐induced Pyrimidine Dimers by Chromatographic Methods

2016· review· en· W2560670829 sur OpenAlexaff
Thierry Douki, Anne von Koschembahr, Jean Cadet

Notice bibliographique

RevuePhotochemistry and Photobiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésPyrimidine dimerChemistryPyrimidineDNAChromatographyBiochemistryDNA repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UV-induced formation of pyrimidine dimers in DNA is a major deleterious event in both eukaryotic and prokaryotic cells. Accumulation of cyclobutane pyrimidine dimers and pyrimidine (6-4) pyrimidone photoproducts can lead to cell death or be at the origin of mutations. In skin, UV induction of DNA damage is a major initiating event in tumorigenesis. To counteract these deleterious effects, all cell types possess DNA repair machinery, such as nucleotide excision repair and, in some cell types, direct reversion. Different analytical approaches were used to assess the efficiency of repair and decipher the enzymatic mechanisms. We presently review the information provided by chromatographic methods, which are complementary to biochemical assays, such as immunological detection and electrophoresis-based techniques. Chromatographic assays are interesting in their ability to provide quantitative data on a wide range of damage and are also valuable tools for the identification of repair intermediates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations59
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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