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Enregistrement W2083231946 · doi:10.1074/jbc.m412228200

The Spacer Region of XPG Mediates Recruitment to Nucleotide Excision Repair Complexes and Determines Substrate Specificity

2004· article· en· W2083231946 sur OpenAlexaff
Isabelle Dunand-Sauthier, Marcel Hohl, Fabrizio Thorel, Pascale Jaquier-Gubler, Stuart G. Clarkson, Orlando D. Schärer

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésNucleotideNucleotide excision repairSubstrate (aquarium)BiologyGeneticsDNA repairDNAGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

XPG has structural and catalytic roles in nucleotide excision repair (NER) and belongs to the FEN-1 family of structure-specific nucleases. XPG contains a stretch of over 600 amino acids termed the "spacer region" between the conserved N- and I-nuclease regions. Its role is unknown, and it is not similar to any known protein. To investigate its possible functions, we generated and analyzed several deletion mutants of XPG. The spacer region is not required for endonuclease activity, but amino acids 111-550 contribute to the substrate specificity of XPG, and they are required for interaction with TFIIH and for NER activity in vitro and in vivo. Deletion of residues 184-210 and 554-730 leads only to a partial defect in NER activity and a weakened interaction with TFIIH. XPGDelta184-210 and XPGDelta554-730 are not observed at sites of local UV damage in living cells by immunofluorescence, suggesting that the weakened interaction between XPG and TFIIH results in an NER reaction with altered kinetics. This study demonstrates that the N-terminal portion of the spacer region is particularly important for NER progression by mediating the XPG-TFIIH interaction and XPG substrate specificity.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations81
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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