MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171831910 · doi:10.1093/nar/gku1307

DNA ligase III acts as a DNA strand break sensor in the cellular orchestration of DNA strand break repair

2014· article· en· W2171831910 sur OpenAlexafffund
Ismail Abdou, Guy G. Poirier, Michael J. Hendzel, Michael Weinfeld

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesUniversity of SussexAlberta Cancer FoundationPfizer
Mots-clésXRCC1BiologyDNA damageDNA repairDNA ligaseCell biologyDNAMolecular biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current model of DNA SSBR, PARP1 is regarded as the sensor of single-strand breaks (SSBs). However, biochemical studies have implicated LIG3 as another possible SSB sensor. Using a laser micro-irradiation protocol that predominantly generates SSBs, we were able to demonstrate that PARP1 is dispensable for the accumulation of different single-strand break repair (SSBR) proteins at sites of DNA damage in live cells. Furthermore, we show in live cells for the first time that LIG3 plays a role in mediating the accumulation of the SSBR proteins XRCC1 and PNKP at sites of DNA damage. Importantly, the accumulation of LIG3 at sites of DNA damage did not require the BRCT domain-mediated interaction with XRCC1. We were able to show that the N-terminal ZnF domain of LIG3 plays a key role in the enzyme's SSB sensing function. Finally, we provide cellular evidence that LIG3 and not PARP1 acts as the sensor for DNA damage caused by the topoisomerase I inhibitor, irinotecan. Our results support the existence of a second damage-sensing mechanism in SSBR involving the detection of nicks in the genome by LIG3.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNucleic Acids ResearchMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207