MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4301268539 · doi:10.17615/wb7k-yz21

Detrimental and Protective Bystander Effects: A Model Approach

2021· article· en· W4301268539 sur OpenAlexfundno aff
J. L. Redpath, Douglas Crawford‐Brown, H. Schöllnberger, R. E. J. Mitchel, W. Hofmann

Notice bibliographique

RevueCarolina Digital Repository (University of North Carolina at Chapel Hill) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität SalzburgU.S. Department of EnergyAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgOffice of ScienceAustrian Science FundAtomic Energy of Canada LimitedColorado State University
Mots-clésBystander effectMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work integrates two important cellular responses to low doses, detrimental bystander effects and apoptosis-mediated protective bystander effects, into a multistage model for chromosome aberrations and in vitro neoplastic transformation: the State-Vector Model. The new models were tested on representative data sets that show supralinear or U-shaped dose responses. The original model without the new low-dose features was also tested for consistency with LNT-shaped dose responses. Reductions of in vitro neoplastic transformation frequencies below the spontaneous level have been reported after exposure of cells to low doses of low-LET radiation. In the current study, this protective effect is explained with by-stander-induced apoptosis. An important data set that shows a low-dose detrimental bystander effect for chromosome aberrations was successfully fitted by additional terms within the cell initiation stage. It was found that this approach is equivalent to bystander-induced clonal expansion of initiated cells. This study is an important step toward a comprehensive model that contains all essential biological mechanisms that can influence dose–response curves at low doses.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarolina Digital Repository (University of North Carolina at Chapel Hill)Même sujetGender, Security, and ConflictTravaux en français237 207