Notice bibliographique
Résumé
The human genome is routinely subject to endogenous (e.g. oxidative stress) and exogenous (e.g. radiation, UV) factors that induce DNA lesions. These lesions may accumulate and impair cell function or cause cancer. Hence, DNA damage repair and preservation are prerequisites for normal cellular function and maintaining genome integrity. Current research suggests that long non-coding RNAs (lncRNA) play a role in DNA damage response (DDR). lncRNAs are RNA transcripts >200 nt that do not code for proteins. After transcription, they interact with DNA, protein, mRNA, or other non-coding RNA to influence gene expression and protein function. However, there is a lack of research concerning the role of lncRNA in DDR. This study aimed to investigate and quantify the expression of DNA-damage-responsive lncRNAs in a time-course experiment. To do so, human embryonic kidney 293T (HEK293T) cells were exposed to ionizing radiation (IR) at 2 Gy to induce 60-100 double-stranded breaks (DSB) per cell. Following this exposure, RNA was collected at 4 different time points (1, 4, 8, and 24 hrs). Finally, Real-time Quantitative PCR was performed to quantify the expression of select lncRNA genes. Our findings demonstrate an association between DDR and lncRNA gene expression. We found a temporal upregulation or downregulation of lncRNA genes, specifically ENSG00000250519, ENSG00000231595, ENSG00000254338, and ENSG00000223749. The influence of DNA lesions on the expression of these lncRNA increased over 24 hrs. This finding asserts that lncRNA is an epigenetic regulator that may influence signalling networks related to DNA damage. Hence, lncRNAs may serve as biomarkers for the diagnosis, treatment, and prognosis of cancer and other diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».