Theoretical Analysis of Competing Conformational Transitions in Superhelical DNA
Notice bibliographique
Résumé
We develop a statistical mechanical model to analyze the competitive behavior of transitions to multiple alternate conformations in a negatively supercoiled DNA molecule of kilobase length and specified base sequence. Since DNA superhelicity topologically couples together the transition behaviors of all base pairs, a unified model is required to analyze all the transitions to which the DNA sequence is susceptible. Here we present a first model of this type. Our numerical approach generalizes the strategy of previously developed algorithms, which studied superhelical transitions to a single alternate conformation. We apply our multi-state model to study the competition between strand separation and B-Z transitions in superhelical DNA. We show this competition to be highly sensitive to temperature and to the imposed level of supercoiling. Comparison of our results with experimental data shows that, when the energetics appropriate to the experimental conditions are used, the competition between these two transitions is accurately captured by our algorithm. We analyze the superhelical competition between B-Z transitions and denaturation around the c-myc oncogene, where both transitions are known to occur when this gene is transcribing. We apply our model to explore the correlation between stress-induced transitions and transcriptional activity in various organisms. In higher eukaryotes we find a strong enhancement of Z-forming regions immediately 5' to their transcription start sites (TSS), and a depletion of strand separating sites in a broad region around the TSS. The opposite patterns occur around transcript end locations. We also show that susceptibility to each type of transition is different in eukaryotes and prokaryotes. By analyzing a set of untranscribed pseudogenes we show that the Z-susceptibility just downstream of the TSS is not preserved, suggesting it may be under selection pressure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».