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Enregistrement W4410005197 · doi:10.1242/jcs.263483

Focus on numbers – characterizing protein accumulation at DNA double-strand breaks

2025· article· en· W4410005197 sur OpenAlexafffund
Graziana Modica, Joannie Roy, Antoine G. Godin, Hugo Würtele, Santiago Costantino

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensCegep Edouard MontpetitUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesSentinelle Nord, Université LavalFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCancer Research Society
Mots-clésBiologyDNADNA damageDNA repairComputational biologyCell biologyPipeline (software)BiophysicsBiological systemGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unrepaired DNA double-strand breaks can lead to cell death or genomic rearrangements. The DNA damage response (DDR) is a complex signaling cascade in which a plethora of factors act to finely tune repair pathway choice. Several DDR proteins have been shown to accumulate at sites of DNA lesions in characteristic dot-like structures known as DNA repair foci. Changes in foci brightness, commonly expressed in arbitrary intensity units, are often used as readout for DNA repair dynamics. However, due in part to technical challenges, the stoichiometry, absolute number of proteins recruited to DDR foci, and their impact on the resolution of the break remain incompletely characterized. Here, we combine spatial intensity distribution analysis (SpIDA) and a custom foci detection algorithm into an easy-to-use pipeline that, starting from confocal images, allows quantitative description of protein accumulation in DNA repair foci. Moreover, by quantifying foci based on their molecular count, SpIDA overcomes the limitations of ambiguous intensity units, enabling stoichiometric quantification between repair factors and providing a unifying means for experimental comparisons.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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