Understanding the coupling between DNA damage detection and UvrA's ATPase using bulk and single molecule kinetics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nucleotide excision repair (NER) protects cells against diverse types of DNA damage, principally UV irradiation. In Escherichia coli , damage is recognized by 2 key enzymes: UvrA and UvrB. Despite extensive investigation, the role of UvrA's 2 ATPase domains in NER remains elusive. Combining single‐molecule fluorescence microscopy and classic biochemical methods, we have investigated the role of nucleotide binding in UvrA's kinetic cycle. Measurement of UvrA's steady‐state ATPase activity shows it is stimulated upon binding DNA ( k cat 0.71–1.07/s). Despite UvrA's ability to discriminate damage, we find UV‐damaged DNA does not alter the steady‐state ATPase. To understand how damage affects UvrA, we studied its binding to DNA under various nucleotide conditions at the single molecule level. We have found that both UV damage and nucleotide cofactors affect the attached lifetime of UvrA. In the presence of ATP and UV damage, the lifetime is significantly greater compared with undamaged DNA. To reconcile these observations, we suggest that UvrA uses negative cooperativity between its ATPase sites that is gated by damage recognition. Only in the presence of damage is the second site activated, most likely in a sequential manner.—Barnett, J. T., Kad, N. M. Understanding the coupling between DNA damage detection and UvrA's ATPase using bulk and single molecule kinetics. FASEB J. 33, 763–769 (2019). www.fasebj.org
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».