Quantitative characterization of protein–protein complexes involved in base excision DNA repair
Notice bibliographique
Résumé
Base Excision Repair (BER) efficiently corrects the most common types of DNA damage in mammalian cells. Step-by-step coordination of BER is facilitated by multiple interactions between enzymes and accessory proteins involved. Here we characterize quantitatively a number of complexes formed by DNA polymerase β (Polβ), apurinic/apyrimidinic endonuclease 1 (APE1), poly(ADP-ribose) polymerase 1 (PARP1), X-ray repair cross-complementing protein 1 (XRCC1) and tyrosyl-DNA phosphodiesterase 1 (TDP1), using fluorescence- and light scattering-based techniques. Direct physical interactions between the APE1-Polβ, APE1-TDP1, APE1-PARP1 and Polβ-TDP1 pairs have been detected and characterized for the first time. The combined results provide strong evidence that the most stable complex is formed between XRCC1 and Polβ. Model DNA intermediates of BER are shown to induce significant rearrangement of the Polβ complexes with XRCC1 and PARP1, while having no detectable influence on the protein-protein binding affinities. The strength of APE1 interaction with Polβ, XRCC1 and PARP1 is revealed to be modulated by BER intermediates to different extents, depending on the type of DNA damage. The affinity of APE1 for Polβ is higher in the complex with abasic site-containing DNA than after the APE1-catalyzed incision. Our findings advance understanding of the molecular mechanisms underlying coordination and regulation of the BER process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».