Comparison of K-<i>Ras</i> and N-<i>Ras</i> Mutagenic Hot Spots for UVC Damage
Notice bibliographique
Résumé
It has been well established that mutations in K-Ras and N-Ras proto-oncogenes can convert them into active oncogenes. Current molecular cancer research has been focused on determining the key steps by which cellular genes become oncogenes and not on the underlying and fundamental chemical damage mechanism and susceptibility to damage. In this study, we investigate the damage hot spots present in the N-Ras and K-Ras genes upon exposure to UVC radiation. Detection of damage is accomplished by a simple, sensitive, mix-and-read assay using an EvaGreen probe in a 96-well microtiter plate. Our results show that, although there is high degree of sequential similarities among K-Ras and N-Ras genes, they show different degrees of UV damage in different portions of their genomes. Our experiments demonstrate that overall, the K-Ras genome is more prone to UVC damage than the N-Ras genome. We observe that the extent of damage increases with increasing number of TTs in a sequence, consistent with previous results that show that thymine cyclobutyl photodimers are the primary DNA damage photoproducts upon UVC irradiation. This understanding of the effect of UVC radiation on various codons of K-Ras and N-Ras genes will help to increase our understanding about hot spots of DNA damage and the chemical damage mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».