Comparative gene expression analysis after exposure to 123I-iododeoxyuridine, γ- and α-radiation—potential biomarkers for the discrimination of radiation qualities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Gene expression analysis was carried out in Jurkat cells in order to identify candidate genes showing significant gene expression alterations allowing robust discrimination of the Auger emitter 123I, incorporated into the DNA as 123I-iododeoxyuridine (123IUdR), from α- and γ-radiation. The γ-H2AX foci assay was used to determine equi-effect doses or activity, and gene expression analysis was carried out at similar levels of foci induction. Comparative gene expression analysis was performed employing whole human genome DNA microarrays. Candidate genes had to show significant expression changes and no altered gene regulation or opposite regulation after exposure to the radiation quality to be compared. The gene expression of all candidate genes was validated by quantitative real-time PCR. The functional categorization of significantly deregulated genes revealed that chromatin organization and apoptosis were generally affected. After exposure to 123IUdR, α-particles and γ-rays, at equi-effect doses/activity, 155, 316 and 982 genes were exclusively regulated, respectively. Applying the stringent requirements for candidate genes, four (PPP1R14C, TNFAIP8L1, DNAJC1 and PRTFDC1), one (KLF10) and one (TNFAIP8L1) gene(s) were identified, respectively allowing reliable discrimination between γ- and 123IUdR exposure, γ- and α-radiation, and α- and 123IUdR exposure, respectively. The Auger emitter 123I induced specific gene expression patterns in Jurkat cells when compared with γ- and α-irradiation, suggesting a unique cellular response after 123IUdR exposure. Gene expression analysis might be an effective tool for identifying biomarkers for discriminating different radiation qualities and, furthermore, might help to explain the varying biological effectiveness at the mechanistic level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle