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Enregistrement W2920480527 · doi:10.1021/acscentsci.9b00044

A Chemical Genetic Method for Monitoring Genome-Wide Dynamics of <i>O</i>-GlcNAc Turnover on Chromatin-Associated Proteins

2019· article· en· W2920480527 sur OpenAlexafffund
Ta-Wei Liu, Mike Myschyshyn, Donald A. R. Sinclair, David J. Vocadlo

Notice bibliographique

RevueACS Central Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMizutani Foundation for Glycoscience
Mots-clésChromatinDNADNA sequencingBiologyComputational biologyChIP-sequencingChromatin remodelingGeneGenomegenomic DNANucleic acidGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Advances in DNA sequencing are enabling new experimental modalities for studying chromatin. One emerging area is to use high-throughput DNA sequencing to monitor dynamic changes occurring to chromatin. O -Linked N -acetylglucosamine ( O -GlcNAc) is a reversible protein modification found on many chromatin-associated proteins. The mechanisms by which O -GlcNAc regulates gene transcription are of high interest. Here we use DNA precipitation methods to enable monitoring time-dependent turnover of O -GlcNAc modified proteins associated with chromatin. Using an antibody-free chemical reporter strategy to map O -GlcNAc to the genome, we performed time course metabolic feeding experiments with wild-type Drosophila larvae alongside larvae lacking O -GlcNAc hydrolase (OGA), which are accordingly unable to remove O -GlcNAc. Analysis of resulting next-generation DNA sequencing data revealed that O -GlcNAc on chromatin-associated proteins at most genomic loci is processed with a half-life in hours. Notably, loss of OGA only increases this half-life by ∼3-fold. Interestingly, a small set of genomic loci are particularly sensitive to loss of OGA. In addition to these observations and new strategies to permit monitoring turnover of O -GlcNAc on chromatin, we also detail methods for coded blinding of samples alongside new normalization strategies to enable time-resolved, genome-wide analyses using chemical genetic methods. We envision these general methods will be applicable to diverse protein and nucleic acid modifications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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