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Enregistrement W2042639249 · doi:10.1371/journal.pgen.1002518

Negative Supercoiling Creates Single-Stranded Patches of DNA That Are Substrates for AID–Mediated Mutagenesis

2012· article· en· W2042639249 sur OpenAlexafffund
Jahan‐Yar Parsa, Shaliny Ramachandran, Ahmad Zaheen, Rajeev M. Nepal, Anat Kapelnikov, A. Belcheva, Maribel Berrú, Diana Ronai, Alberto Martín

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyCytidine deaminaseDNA supercoilDNATranscription (linguistics)MutagenesisEnhancerMolecular biologySomatic hypermutationEscherichia coliGeneCell biologyGeneticsTranscription factorDNA replicationMutationAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibody diversification necessitates targeted mutation of regions within the immunoglobulin locus by activation-induced cytidine deaminase (AID). While AID is known to act on single-stranded DNA (ssDNA), the source, structure, and distribution of these substrates in vivo remain unclear. Using the technique of in situ bisulfite treatment, we characterized these substrates-which we found to be unique to actively transcribed genes-as short ssDNA regions, that are equally distributed on both DNA strands. We found that the frequencies of these ssDNA patches act as accurate predictors of AID activity at reporter genes in hypermutating and class switching B cells as well as in Escherichia coli. Importantly, these ssDNA patches rely on transcription, and we report that transcription-induced negative supercoiling enhances both ssDNA tract formation and AID mutagenesis. In addition, RNaseH1 expression does not impact the formation of these ssDNA tracts indicating that these structures are distinct from R-loops. These data emphasize the notion that these transcription-generated ssDNA tracts are one of many in vivo substrates for AID.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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