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Enregistrement W2291250082 · doi:10.1371/journal.pone.0144434

Chk1 Activation Protects Rad9A from Degradation as Part of a Positive Feedback Loop during Checkpoint Signalling

2015· article· en· W2291250082 sur OpenAlexaff
William F. Osorio-Zambrano, Scott Davey

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésG2-M DNA damage checkpointCHEK1DNA damagePhosphorylationCell biologyCell cycle checkpointChemistryCheckpoint Kinase 2BiologyBiophysicsDNACancer researchBiochemistryCell cycleProtein kinase AProtein-Serine-Threonine KinasesApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorylation of Rad9A at S387 is critical for establishing a physical interaction with TopBP1, and to downstream activation of Chk1 for checkpoint activation. We have previously demonstrated a phosphorylation of Rad9A that occurs at late time points in cells exposed to genotoxic agents, which is eliminated by either Rad9A overexpression, or conversion of S387 to a non-phosphorylatable analogue. Based on this, we hypothesized that this late Rad9A phosphorylation is part of a feedback loop regulating the checkpoint. Here, we show that Rad9A is hyperphosphorylated and accumulates in cells exposed to bleomycin. Following the removal of bleomycin, Rad9A is polyubiquitinated, and Rad9A protein levels drop, indicating an active degradation process for Rad9A. Chk1 inhibition by UCN-01 or siRNA reduces Rad9A levels in cells synchronized in S-phase or exposed to DNA damage, indicating that Chk1 activation is required for Rad9A stabilization in S-phase and during checkpoint activation. Together, these results demonstrate a positive feedback loop involving Rad9A-dependend activation of Chk1, coupled with Chk1-dependent stabilization of Rad9A that is critical for checkpoint regulation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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