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Enregistrement W2090273269 · doi:10.1093/nar/gkh546

Human telomerase catalyzes nucleolytic primer cleavage

2004· article· es· W2090273269 sur OpenAlexafffund
Sylvain Huard

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2004
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésBiologyPrimer (cosmetics)Cleavage (geology)TelomeraseGeneticsMolecular biologyCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telomerase is a reverse transcriptase that uses an integral RNA molecule to add de novo G-rich repeats onto telomeric DNA, or onto nontelomeric DNA generated during chromosome fragmentation and breakage events. A telomerase-mediated DNA substrate cleavage activity has been reported in ciliates and yeasts. Nucleolytic cleavage may serve a proofreading function, enhance processivity or ensure that nontemplate telomerase RNA sequences are not copied into DNA. We identified and characterized a human telomerase-mediated nucleolytic cleavage activity using enzyme reconstituted in a rabbit reticulocyte lysate in vitro transcription/translation system and native enzyme extracted from cells. We found that telomerase catalyzed the removal of nucleotides from DNA substrates including those that can form a mismatch with the RNA template or that contain nontelomeric sequences located 3' to a telomeric sequence. Unlike Tetrahymena telomerase, human telomerase catalyzed the removal of more than one nucleotide (up to 13) from telomeric primers. DNA substrates predicted to align at the 3'-end of the RNA template were not cleaved, consistent with cleavage being dictated by the template 5'-end. We also found some differences in the nuclease activity between RRL-reconstituted human telomerase and native enzyme.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,013

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,317 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations27
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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