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Enregistrement W4400059016 · doi:10.1667/rade-24-00018.1

“Lethal Mutations” a Misnomer or the Start of a Scientific Revolution?

2024· review· en· W4400059016 sur OpenAlexaff
Carmel Mothersill, Rhea Desai, Colin Seymour, Marc S. Mendonca

Notice bibliographique

RevueRadiation Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisnomerScientific revolutionMutationGeneticsBiologyEpistemologyPhilosophyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to review the history surrounding the discovery of lethal mutations, later described as delayed reproductive death. Lethal mutations were suggested very early on, to be due to a generalised instability in a cell population and are considered now to be one of the first demonstrations of "radiation-induced genomic instability" which led later to the establishment of the field of "non-targeted effects." The phenomenon was first described by Seymour et al. in 1986 and was confirmed by Trott's group in Europe and by Little and colleagues in the United States before being extended by Mendonca et al. in 1989, who showed conclusively that the distinguishing feature of lethal mutation occurrence was that it happened suddenly after about 9-10 population doublings in progeny which had survived the original dose of ionizing radiation. However, many authors then suggested that in fact, lethal mutations were implicit in the original experiments by Puck and Marcus in 1956 and were described in the extensive work by Sinclair in 1964, who followed clonal progeny for up to a year after irradiation and described "small colony formation" as a persistent consequence of ionizing radiation exposure. In this paper, we examine the history from 1956 to the present using the period from 1986-1989 as an anchor point to reach into the past and to go forward through the evolution of the field of low dose radiobiology where non-targeted effects predominate.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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