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Enregistrement W2106473601 · doi:10.1371/journal.pone.0008570

Structural Biology of Human H3K9 Methyltransferases

2010· article· en· W2106473601 sur OpenAlexafffund
Hong Wu, Jinrong Min, V.V. Lunin, T. Antoshenko, L. Dombrovski, Hong Zeng, Abdellah Allali‐Hassani, Valérie Campágna‐Slater, Masoud Vedadi, C.H. Arrowsmith, A.N. Plotnikov, Matthieu Schapira

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesKnut och Alice Wallenbergs StiftelseKarolinska InstitutetStiftelsen för Strategisk ForskningOntario Genomics InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario GenomicsGenome CanadaOntario Innovation TrustWellcome TrustGlaxoSmithKline
Mots-clésMethyltransferaseMethylationEpigeneticsHistoneDocking (animal)Computational biologyHistone methyltransferaseHistone methylationPlug-inBiologyChemistryDNA methylationGeneticsComputer scienceDNAGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: SET domain methyltransferases deposit methyl marks on specific histone tail lysine residues and play a major role in epigenetic regulation of gene transcription. We solved the structures of the catalytic domains of GLP, G9a, Suv39H2 and PRDM2, four of the eight known human H3K9 methyltransferases in their apo conformation or in complex with the methyl donating cofactor, and peptide substrates. We analyzed the structural determinants for methylation state specificity, and designed a G9a mutant able to tri-methylate H3K9. We show that the I-SET domain acts as a rigid docking platform, while induced-fit of the Post-SET domain is necessary to achieve a catalytically competent conformation. We also propose a model where long-range electrostatics bring enzyme and histone substrate together, while the presence of an arginine upstream of the target lysine is critical for binding and specificity. ENHANCED VERSION: This article can also be viewed as an enhanced version in which the text of the article is integrated with interactive 3D representations and animated transitions. Please note that a web plugin is required to access this enhanced functionality. Instructions for the installation and use of the web plugin are available in Text S1.

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 seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations263
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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