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Enregistrement W3163120500 · doi:10.1111/febs.16025

APOBEC3G rescues cells from the deleterious effects of DNA damage

2021· article· en· W3163120500 sur OpenAlexfundno aff
Alexander Botvinnik, Pushkar Shivam, Yoav Smith, Gunjan Sharma, Udy Olshevsky, Ofra Moshel, Zakhariya Manevitch, Núria Climent, Harold Oliva, Elena Britan‐Rosich, Moshe Kotler

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIsrael Science FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésAPOBEC3GDNA damageDNA repairBiologyHomologous recombinationDNANucleotide excision repairCancer researchCell biologyAPOBECMolecular biologyCytidine deaminaseGeneticsGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human apolipoprotein B mRNA editing enzyme, catalytic polypeptide-like 3G (hA3G), a member of the APOBEC family, was described as an anti-HIV-1 restriction factor, deaminating reverse transcripts of the HIV-1 genome. Several types of cancer cells that express high levels of A3G, such as diffuse large B-cell lymphoma cells and glioblastomas, show enhanced cell survival after ionizing radiation and chemotherapy treatments. Previously, we showed that hA3G promotes (DNA) double-strand breaks repair in cultured cells and rescues transgenic mice from a lethal dose of ionizing radiation. Here, we show that A3G rescues cells from the detrimental effects of DNA damage induced by ultraviolet irradiation and by combined bromodeoxyuridine and ultraviolet treatments. The combined treatments stimulate the synthesis of cellular proteins, which are exclusively associated with A3G expression. These proteins participate mainly in nucleotide excision repair and homologous recombination DNA repair pathways. Our results implicate A3G inhibition as a potential strategy for increasing tumor cell sensitivity to genotoxic treatments.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,144
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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