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Enregistrement W2783359722 · doi:10.1002/em.22169

Mitochondrial DNA, nuclear context, and the risk for carcinogenesis

2018· review· en· W2783359722 sur OpenAlexaff
Brett A. Kaufman, Martin Picard, Neal Sondheimer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthMarch of Dimes Foundation
Mots-clésHeteroplasmyMitochondrial DNABiologyGeneticsCarcinogenesisOffspringHuman mitochondrial geneticsMitochondrionPhenotypeHaplotypeContext (archaeology)GenomeGenotypeCancerGenePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inheritance of mitochondrial DNA (mtDNA) from mother to child is complicated by differences in the stability of the mitochondrial genome. Although the germ line mtDNA is protected through the minimization of replication between generations, sequence variation can occur either through mutation or due to changes in the ratio between distinct genomes that are present in the mother (known as heteroplasmy). Thus, the unpredictability in transgenerational inheritance of mtDNA may cause the emergence of pathogenic mitochondrial and cellular phenotypes in offspring. Studies of the role of mitochondrial metabolism in cancer have a long and rich history, but recent evidence strongly suggests that changes in mitochondrial genotype and phenotype play a significant role in the initiation, progression and treatment of cancer. At the intersection of these two fields lies the potential for emerging mtDNA mutations to drive carcinogenesis in the offspring. In this review, we suggest that this facet of transgenerational carcinogenesis remains underexplored and is a potentially important contributor to cancer. Environ. Mol. Mutagen. 60:455-462, 2019. © 2018 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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