Bibliographic record
Abstract
> Tout au long de sa vie, une cellule peut être exposée à une panoplie d'agents génotoxiques internes et environnementaux, tels que des métabolites cellulaires néfastes, polluants et irradiations multiples, qui induisent des dommages à son ADN.Si rien n'est fait, cela peut mener à l'accumulation de mutations et d'anomalies des chromosomes pouvant prédisposer l'individu à une variété de pathologies.Heureusement, il existe des mécanismes qui permettent à la cellule de préserver l'intégrité de son génome.En effet, il est connu depuis longtemps que les dommages à l'ADN induisent l'activation de voies de signalisation dont les acteurs importants incluent les protéines à activité kinase ATM (ataxia telangiectasia mutated), ATR (ATM and Rad3-related), Chk1 (Checkpoint, S. pombe, homolog of, 1) et Chk2 [1].Les fonctions de ces protéines ont été très conservées au cours de l'évolution, de la levure jusqu'à l'être humain, et leur perte de fonction est impliquée dans l'étiologie de plusieurs maladies génétiques qui prédisposent les individus au développement de cancers [2].Ces protéines jouent un rôle primordial dans l'établissement de points de contrôle, communément nommés checkpoints, afin de prévenir la progression du cycle cellulaire en cas de lésions génomiques.En effet, l'activation de ces kinases aboutit à des réponses moléculaires variées, permettant de bloquer le cycle cellulaire, stimuler les mécanismes de réparation de l'ADN, ou induire la mort de la cellule lorsque les dommages s'avèrent irréparables [1].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".