MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2236834172 · doi:10.1038/srep19020

Characterization of the interactions of PARP-1 with UV-damaged DNA in vivo and in vitro

2016· article· en· W2236834172 sur OpenAlexafffund
Nupur K. Purohit, Mihaela Robu, Rashmi G. Shah, Nicholas E. Geacintov, Girish M. Shah

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthShastri Indo-Canadian Institute
Mots-clésIn vivoIn vitroDNADNA damageCharacterization (materials science)Computational biologyPoly ADP ribose polymeraseBiologyCell biologyGeneticsChemistryNanotechnologyMaterials sciencePolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existing methodologies for studying robust responses of poly (ADP-ribose) polymerase-1 (PARP-1) to DNA damage with strand breaks are often not suitable for examining its subtle responses to altered DNA without strand breaks, such as UV-damaged DNA. Here we describe two novel assays with which we characterized the interaction of PARP-1 with UV-damaged DNA in vivo and in vitro. Using an in situ fractionation technique to selectively remove free PARP-1 while retaining the DNA-bound PARP-1, we demonstrate a direct recruitment of the endogenous or exogenous PARP-1 to the UV-lesion site in vivo after local irradiation. In addition, using the model oligonucleotides with single UV lesion surrounded by multiple restriction enzyme sites, we demonstrate in vitro that DDB2 and PARP-1 can simultaneously bind to UV-damaged DNA and that PARP-1 casts a bilateral asymmetric footprint from -12 to +9 nucleotides on either side of the UV-lesion. These techniques will permit characterization of different roles of PARP-1 in the repair of UV-damaged DNA and also allow the study of normal housekeeping roles of PARP-1 with undamaged DNA.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetPARP inhibition in cancer therapyTravaux en français237 207