MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2755734328 · doi:10.1038/s41467-017-00632-2

P-body proteins regulate transcriptional rewiring to promote DNA replication stress resistance

2017· article· en· W2755734328 sur OpenAlexafffund
Raphaël Loll‐Krippleber, Grant W. Brown

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésDNA replicationBiologyCell biologyDNA damageDNAMessenger RNAGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mRNA-processing (P-) bodies are cytoplasmic granules that form in eukaryotic cells in response to numerous stresses to serve as sites of degradation and storage of mRNAs. Functional P-bodies are critical for the DNA replication stress response in yeast, yet the repertoire of P-body targets and the mechanisms by which P-bodies promote replication stress resistance are unknown. In this study we identify the complete complement of mRNA targets of P-bodies during replication stress induced by hydroxyurea treatment. The key P-body protein Lsm1 controls the abundance of HHT1, ACF4, ARL3, TMA16, RRS1 and YOX1 mRNAs to prevent their toxic accumulation during replication stress. Accumulation of YOX1 mRNA causes aberrant downregulation of a network of genes critical for DNA replication stress resistance and leads to toxic acetaldehyde accumulation. Our data reveal the scope and the targets of regulation by P-body proteins during the DNA replication stress response.P-bodies form in response to stress and act as sites of mRNA storage and degradation. Here the authors identify the mRNA targets of P-bodies during DNA replication stress, and show that P-body proteins act to prevent toxic accumulation of these target transcripts.

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 seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetRNA Research and SplicingTravaux en français237 207