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Enregistrement W3042502102 · doi:10.3389/fbioe.2020.00721

Laser Scissors and Tweezers to Study Chromosomes: A Review

2020· review· en· W3042502102 sur OpenAlexfundaboutno aff
Michael W. Berns

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineU.S. Air ForceArnold and Mabel Beckman FoundationYork UniversityAir Force Office of Scientific ResearchDavid and Lucile Packard FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésOptical tweezersTweezersMitosisMeiosisBiologyChromosomeLaserCell biologyOpticsGeneticsPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting in 1969 laser scissors have been used to study and manipulate chromosomes in mitotic animal cells. Key studies demonstrated that using the "hot spot" in the center of a focused Gaussian laser beam it was possible to delete the ribosomal genes (secondary constriction), and this deficiency was maintained in clonal daughter cells. It wasn't until 2020 that it was demonstrated that cells with focal-point damaged chromosomes could replicate due to the cell's DNA damage repair molecular machinery. A series of studies leading up to this conclusion involved using cells expressing different GFP DNA damage recognition and repair molecules. With the advent of optical tweezers in 1987, laser tweezers have been used to study the behavior and forces on chromosomes in mitotic and meiotic cells. The combination of laser scissors and tweezers were employed since 1991 to study various aspects of chromosome behavior during cell division. These studies involved holding chromosomes in an optical while gradually reducing the laser power until the chromosome recovered their movement toward the cell pole. It was determined in collaborative studies with Prof. Arthur Forer from York University, Toronto, Canada, cells from diverse group vertebrate and invertebrates, that forces necessary to move chromosomes to cell poles during cell division were between 2 and 17pN, orders of magnitude below the 700 pN generally found in the literature.

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 enseignants0,991
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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