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Enregistrement W2070910955 · doi:10.1074/jbc.m113.523894

Target Capture during Mos1 Transposition

2013· article· en· W2070910955 sur OpenAlexaff
Aude Pflieger, Jérôme Jaillet, A Petit, Corinne Augé‐Gouillou, Sylvaine Renault

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesUniversité François-RabelaisCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésTransposaseTransposable elementTransposition (logic)Insertion sequenceTn10DNABiologyGeneticsComputational biologyGenomeComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA transposition contributes to genomic plasticity. Target capture is a key step in the transposition process, because it contributes to the selection of new insertion sites. Nothing or little is known about how eukaryotic mariner DNA transposons trigger this step. In the case of Mos1, biochemistry and crystallography have deciphered several inverted terminal repeat-transposase complexes that are intermediates during transposition. However, the target capture complex is still unknown. Here, we show that the preintegration complex (i.e., the excised transposon) is the only complex able to capture a target DNA. Mos1 transposase does not support target commitment, which has been proposed to explain Mos1 random genomic integrations within host genomes. We demonstrate that the TA dinucleotide used as the target is crucial both to target recognition and in the chemistry of the strand transfer reaction. Bent DNA molecules are better targets for the capture when the target DNA is nicked two nucleotides apart from the TA. They improve strand transfer when the target DNA contains a mismatch near the TA dinucleotide.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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