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Enregistrement W4415954563 · doi:10.3390/cimb47110923

Molecular Mechanisms of DNA Damage Response and Epigenetic Regulation in Cold-Adapted Species: Implications for Genome Stability and Molecular Network Perspective

2025· review· en· W4415954563 sur OpenAlexaff
Olawale O. Taiwo, Waliu Alaka, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Molecular Biology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensWestern UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDNA damageDNA repairChromatinHistoneReprogrammingDNA methylationEpigenomicsDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold-adapted species display remarkable genomic resilience under prolonged freezing and thawing cycles that would be lethal to most organisms. This review synthesizes current knowledge on the molecular mechanisms of DNA damage response (DDR) and epigenetic regulation that collectively safeguard genome integrity in these organisms. We highlight key DNA repair pathways, including base excision repair (BER), nucleotide excision repair (NER), homologous recombination (HR), and non-homologous end joining (NHEJ), that are activated during freeze-thaw stress to repair oxidative and strand break damage. Epigenetic regulators such as DNA methyltransferases (DNMTs), histone methyltransferases, and histone deacetylases (HDACs) dynamically remodel chromatin and modulate DDR signaling, facilitating efficient repair and transcriptional reprogramming during recovery. Comparative evidence from freeze-tolerant vertebrates, hibernating mammals, and polar fish underscores the conservation of these adaptive pathways across taxa. Integrating these insights provides a molecular network perspective (MNP) linking DDR and epigenetic mechanisms to environmental resilience, with potential applications in crop improvement and biotechnological adaptation strategies for extreme environments.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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