MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767771270 · doi:10.3390/ijms18112344

G2/M-Phase Checkpoint Adaptation and Micronuclei Formation as Mechanisms That Contribute to Genomic Instability in Human Cells

2017· review· en· W2767771270 sur OpenAlexafffund
Danî Kalsbeek, Roy M. Golsteyn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Health SolutionsAlberta Cancer Foundation
Mots-clésChromothripsisGenome instabilityMicronucleus testChromosome instabilityBiologyDNA damageG2-M DNA damage checkpointMitosisGeneticsCancer cellMicronucleusDNA repairCancer researchCancerCell biologyDNACell cycleCell cycle checkpointChemistryGeneChromosomeToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most common characteristics of cancer cells is genomic instability. Recent research has revealed that G2/M-phase checkpoint adaptation-entering mitosis with damaged DNA-contributes to genomic changes in experimental models. When cancer cells are treated with pharmacological concentrations of genotoxic agents, they undergo checkpoint adaptation; however, a small number of cells are able to survive and accumulate micronuclei. These micronuclei harbour damaged DNA, and are able to replicate and reincorporate their DNA into the main nucleus. Micronuclei are susceptible to chromothripsis, which is a phenomenon characterised by extensively rearranged chromosomes that reassemble from pulverized chromosomes in one cellular event. These processes contribute to genomic instability in cancer cells that survive a genotoxic anti-cancer treatment. This review provides insight into checkpoint adaptation and its connection to micronuclei and possibly chromothripsis. Knowledge about these mechanisms is needed to improve the poor cancer treatment outcomes that result from genomic instability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations85
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207