MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322701723 · doi:10.6000/1929-2279.2018.07.03.1

Aberrant DNA Damage Response and DNA Repair Pathway in High Glucose Conditions

2018· article· en· W4322701723 sur OpenAlexvenueno aff
Amy Zhong, Melissa Chang, Theresa Yu, Raymond Gau, Daniel Riley, Yumay Chen, Phang‐Lang Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA damageDNA repairOxidative stressDiabetes mellitusGenome instabilityBiologyDNAMutationCancer researchEndocrinologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Higher cancer rates and more aggressive behavior of certain cancers have been reported in populations with diabetes mellitus. This association has been attributed in part to the excessive reactive oxygen species generated in diabetic conditions and to the resulting oxidative DNA damage. It is not known, however, whether oxidative stress is the only contributing factor to genomic instability in patients with diabetes or whether high glucose directly also affects DNA damage and repair pathways. Results: Normal renal epithelial cells and renal cell carcinoma cells are more chemo- and radiation resistant when cultured in high concentrations of glucose. In high glucose conditions, the CHK1-mediated DNA damage response is not activated properly. Cells in high glucose also have slower DNA repair rates and accumulate more mutations than cells grown in normal glucose concentrations. Ultimately, these cells develop a transforming phenotype. Conclusions: In high glucose conditions, defective DNA damage responses most likely contribute to the higher mutation rate in renal epithelial cells, in addition to oxidative DNA damage. The DNA damage and repair are normal enzyme dependent mechanisms requiring euglycemic environments. Aberrant DNA damage response and repair in cells grown in high glucose conditions underscore the importance of maintaining good glycemic control in patients with diabetes mellitus and cancer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of cancer research updatesMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207