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Enregistrement W2139840449 · doi:10.1074/mcp.r400009-mcp200

Interaction Networks of the Molecular Machines That Decode, Replicate, and Maintain the Integrity of the Human Genome

2004· review· en· W2139840449 sur OpenAlexafffund
Benoit Coulombe, Celia Jerónimo, Marie-France Langelier, Marilena Cojocaru, Dominique Bergeron

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésBiologyDNA replicationComputational biologyGenomeGeneticsGeneCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of many proteins with genomic DNA is required for the expression, replication, and maintenance of the integrity of mammalian genomes. These proteins participate in processes as diverse as gene transcription and mRNA processing, as well as in DNA replication, recombination, and repair. This intricate system, where the various nuclear machineries interact with one another and bind to either common or distinct DNA regions to create an impressive network of protein-protein and protein-DNA interactions, is made even more complex by the need for a very stringent control in order to ensure normal cell growth and differentiation. A general methodology based on the in vivo pull-down of tagged components of nuclear machines and regulatory proteins was used to study genome-wide protein-protein and protein-DNA interactions in mammalian cells. In particular, this approach has been used in defining the interaction networks (or "interactome") formed by RNA polymerase II, a molecular machine that decodes the human genome. In addition, because this methodology allows for the purification of variant forms of tagged complexes having site-directed mutations in key elements, it can also be used for deciphering the relationship between the structure and the function of the molecular machines, such as RNA polymerase II, that by binding DNA play a central role in the pathway from the genome to the organism.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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