Élaboration d'une méthode d'analyse de la capacité de réparation de l'ADN : application à une population exposée à l'arsenic via la consommation d'eau souterraine
Bibliographic record
Abstract
L'exposition via l'eau potable à des concentrations élevées d'arsenic (>10 ug/L), est mondialement répandue et s'associe à de sévères pathologies dont certains cancers. Un mécanisme sous-jacent implique l'altération de la capacité de réparation de l'ADN (CRA), un important modulateur de la susceptibilité au cancer. Notre but était d'élaborer une méthode d'évaluation de la CRA et d'estimer son applicabilité à l'étude de la CRA de 102 résidents de Chaudière-Appalaches (Québec, Canada) chroniquement exposés à différentes concentrations d'arsenic dans l'eau (0.01-140 ug/L). Deux tests in vitro ont été développés, pour évaluer la réparation par excision/resynthèse d'ADN, de lymphocytes congelés et non-stimulés. Les mesures dans notre échantillon indiquent 42% des individus montrant une activité de réparation in vitro ralentie; l'absorption d'As3+ était négativement corrélée avec la proportion d'individus à l'activité ralentie (p = 0.0155). Nos résultats suggèrent que ces tests permettraient d'évaluer la CRA dans le cadre d'études épidémiologiques de carcinogénèse environnementale.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".