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Enregistrement W2141380922 · doi:10.1091/mbc.e08-06-0645

The Hsk1(Cdc7) Replication Kinase Regulates Origin Efficiency

2008· article· en· W2141380922 sur OpenAlexaff
Prasanta K. Patel, Naveen Kommajosyula, Adam P. Rosebrock, Aaron Bensimon, Janet Leatherwood, John Bechhoefer, Nick Rhind

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésBiologyOrigin of replicationDNA replicationChromatinPre-replication complexCell biologyOrigin recognition complexReplication timingReplication (statistics)Eukaryotic DNA replicationGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Origins of DNA replication are generally inefficient, with most firing in fewer than half of cell cycles. However, neither the mechanism nor the importance of the regulation of origin efficiency is clear. In fission yeast, origin firing is stochastic, leading us to hypothesize that origin inefficiency and stochasticity are the result of a diffusible, rate-limiting activator. We show that the Hsk1-Dfp1 replication kinase (the fission yeast Cdc7-Dbf4 homologue) plays such a role. Increasing or decreasing Hsk1-Dfp1 levels correspondingly increases or decreases origin efficiency. Furthermore, tethering Hsk1-Dfp1 near an origin increases the efficiency of that origin, suggesting that the effective local concentration of Hsk1-Dfp1 regulates origin firing. Using photobleaching, we show that Hsk1-Dfp1 is freely diffusible in the nucleus. These results support a model in which the accessibility of replication origins to Hsk1-Dfp1 regulates origin efficiency and provides a potential mechanistic link between chromatin structure and replication timing. By manipulating Hsk1-Dfp1 levels, we show that increasing or decreasing origin firing rates leads to an increase in genomic instability, demonstrating the biological importance of appropriate origin efficiency.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,386

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations77
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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