Conditional Genetic Interactions of<i>RTT107</i>,<i>SLX4</i>, and<i>HRQ1</i>Reveal Dynamic Networks upon DNA Damage in<i>S. cerevisiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
The DNA damage response (DDR) is a dynamic process that is crucial for protecting the cell from challenges to genome integrity. Although many genome-wide studies in Saccharomyces cerevisiae have identified genes that contribute to resistance to DNA-damaging agents, more work is needed to elucidate the changes in genetic interaction networks in response to DNA lesions. Here we used conditional epistatic miniarray profiling to analyze the genetic interaction networks of the DDR genes RTT107, SLX4, and HRQ1 under three DNA-damaging conditions: camptothecin, hydroxyurea, and methyl methanesulfonate. Rtt107 and its interaction partner Slx4 are targets of the checkpoint kinase Mec1, which is central to the DDR-signaling cascades. Hrq1 recently was identified as a novel member of the RecQ helicase family in S. cerevisiae but is still poorly characterized. The conditional genetic networks that we generated revealed functional insights into all three genes and showed that there were varied responses to different DNA damaging agents. We observed that RTT107 had more genetic interactions under camptothecin conditions than SLX4 or HRQ1, suggesting that Rtt107 has an important role in response to this type of DNA lesion. Although RTT107 and SLX4 function together, they also had many distinct genetic interactions. In particular, RTT107 and SLX4 showed contrasting genetic interactions for a few genes, which we validated with independently constructed strains. Interestingly, HRQ1 had a genetic interaction profile that correlated with that of SLX4 and both were enriched for very similar gene ontology terms, suggesting that they function together in the DDR.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».