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Enregistrement W4289544678 · doi:10.1002/1878-0261.13299

Tieing together loose ends: telomere instability in cancer and aging

2022· review· en· W4289544678 sur OpenAlexafffund
Gustavo Borges, Mélanie Criqui, Lea Harrington

Notice bibliographique

RevueMolecular Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTelomereTelomeraseGenome instabilityBiologySenescenceTelomerase reverse transcriptaseCancer cellCell biologyCancerSomatic cellDNA damageCancer researchGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telomere maintenance is essential for maintaining genome integrity in both normal and cancer cells. Without functional telomeres, chromosomes lose their protective structure and undergo fusion and breakage events that drive further genome instability, including cell arrest or death. One means by which this loss can be overcome in stem cells and cancer cells is via re-addition of G-rich telomeric repeats by the telomerase reverse transcriptase (TERT). During aging of somatic tissues, however, insufficient telomerase expression leads to a proliferative arrest called replicative senescence, which is triggered when telomeres reach a critically short threshold that induces a DNA damage response. Cancer cells express telomerase but do not entirely escape telomere instability as they often possess short telomeres; hence there is often selection for genetic alterations in the TERT promoter that result in increased telomerase expression. In this review, we discuss our current understanding of the consequences of telomere instability in cancer and aging, and outline the opportunities and challenges that lie ahead in exploiting the reliance of cells on telomere maintenance for preserving genome stability.

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)0,001
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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