INVESTIGATING THE PARAMETERS OF PRE-/POST-CONDITIONING ON HUMAN-DERIVED CANCER CELLS
Notice bibliographique
Résumé
There is a large amount of interest and research currently going into studying the effects of low dose radiation on humans, and bridging the gap with the data from the effects of high dose radiation. Much work is to be done to understand low dose exposures such as from medical treatments and those who work with or around radiation. Two popular and widely known examples of low-dose phenomena are the radiation induced bystander effects and the radioadaptive response (RAR). This research involves the study of the impact of a low dose of radiation that is administered several hours after a high – even fatal – dose is given, which contrasts the traditional RAR where a low priming dose is given before a high dose and can lead to increased cell survival. Many different parameters were checked to see if cell survival can be enhanced or diminished depending on the stage of the cell cycle, cell growth conditions, and cell profiling differences in protein function (namely the TP53 gene). Additionally, the post-conditioning response was contrasted to see if it was possible to see any effects from the newly emerging area of bystander signalling, UV BioPhotons, would be present in cell lines that either did or did not exhibit a post-conditioning effect. It was shown that post-conditioning has a protective effect on survival of the cells in certain dose ranges and certain cell lines. The post-conditioning effect also appears to be stronger in magnitude than the classic RAR. No relationship between gamma-induced biophoton signalling and post-conditioning was observed, nor is it certain whether an acute gamma-field can induce significant UV biophoton damage. This thesis is aimed to explore the various parameters by which post-conditioning effects occur on various Human cancers.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 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 ».