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Enregistrement W2767728997 · doi:10.1155/2017/9675348

On Characterizing the Interactions between Proteins and Guanine Quadruplex Structures of Nucleic Acids

2017· review· en· W2767728997 sur OpenAlexaff
Ewan K.S. McRae, Evan P. Booy, Gay Pauline Padilla‐Meier, Sean A. McKenna

Notice bibliographique

RevueJournal of Nucleic Acids · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidGuanineComputational biologyDNAG-quadruplexRNAStackingBiologyTelomereTranscription (linguistics)RNA splicingTranslation (biology)Small moleculeChemistryBiochemistryGeneNucleotideMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guanine quadruplexes (G4s) are four-stranded secondary structures of nucleic acids which are stabilized by noncanonical hydrogen bonding systems between the nitrogenous bases as well as extensive base stacking, or pi-pi, interactions. Formation of these structures in either genomic DNA or cellular RNA has the potential to affect cell biology in many facets including telomere maintenance, transcription, alternate splicing, and translation. Consequently, G4s have become therapeutic targets and several small molecule compounds have been developed which can bind such structures, yet little is known about how G4s interact with their native protein binding partners. This review focuses on the recognition of G4s by proteins and small peptides, comparing the modes of recognition that have thus far been observed. Emphasis will be placed on the information that has been gained through high-resolution crystallographic and NMR structures of G4/peptide complexes as well as biochemical investigations of binding specificity. By understanding the molecular features that lead to specificity of G4 binding by native proteins, we will be better equipped to target protein/G4 interactions for therapeutic purposes.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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