Understanding radiation response and cell cycle variation in brain tumour cells using Raman spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
/S boundary prior to radiation exposure. Here we evaluated whether Raman spectroscopy, combined with cell cycle analysis and DNA damage and repair analysis (γ-H2AX assay), could discriminate the subtle cellular changes associated with radiation response. Raman spectroscopy combined with principal component analysis (PCA) was able to show the changes in radiation response over 24 hours following radiation exposure. Spectral changes were assigned to variations in protein, specifically changes in protein signals from amides as well as changes in lipid expression. A different response was observed between cells synchronised in the cell cycle and unsynchronised cells. After 24 hours following irradiation, the unsynchronised cells showed greater spectral changes compared to the synchronised cells demonstrating that the cell cycle plays an important role in the radiation resistance or sensitivity of the UVW cells, and that radiation resistance could be induced by controlling the cell cycle. One of the main aims of cancer treatment is to stop the proliferation of cells by controlling or halting progression through the cell cycle, thereby highlighting the importance of controlling the cell cycle when studying the effects of cancer treatments such as radiation therapy. Raman spectroscopy has been shown to be a useful tool for evaluating the changes in radiation response when the cell cycle phase is controlled and therefore highlighting its potential for assessing radiation response and resistance.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».