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Enregistrement W2903197719 · doi:10.1101/480822

Metabolism-Induced Oxidative Stress and DNA Damage Selectively Trigger Genome Instability in Polyploid Cells

2018· preprint· en· W2903197719 sur OpenAlexaff
Grégory Thomson, Claire Hernon, Nicanor Pier Giorgio Austriaco, Rebecca S. Shapiro, Peter Belenky, Richard J. Bennett

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésGenome instabilityDNA damageBiologyOxidative stressPloidyPolyploidCarcinogenesisReactive oxygen speciesChromosome instabilityCell biologyGenomeDNA repairCandida albicansGeneticsDNAGeneChromosomeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the forces impacting genome stability is important for diverse processes such as tumorigenesis and reproductive biology. The pathogenic yeast Candida albicans displays unusual genome dynamics in which tetraploid cells, but not diploid cells, become unstable when grown on a glucose-rich ‘pre-sporulation’ medium. Here, we reveal that C. albicans polyploid cells are metabolically hyperactive on this medium as evidenced by increased expression of metabolic genes as well as higher rates of fermentation and oxidative respiration. These cells also show elevated levels of reactive oxygen species (ROS), activate the ROS-responsive transcription factor Cap1, and accrue DNA double-strand breaks. Suppression of ROS levels reduced oxidative stress, DNA damage and chromosome instability. These studies reveal how metabolic flux can generate endogenous ROS, triggering DNA damage and genome instability in polyploid, but not diploid, cells. We discuss parallels with metabolism-induced instability in cancer cells and propose that ROS-induced DNA damage could have facilitated ploidy cycling in eukaryotes prior to the evolution of meiosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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