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Enregistrement W2953288458 · doi:10.1038/s41467-018-07905-4

A chemical biology toolbox to study protein methyltransferases and epigenetic signaling

2018· article· en· W2953288458 sur OpenAlex
Sebastian Scheer, Suzanne Ackloo, Tiago da Silva Medina, Matthieu Schapira, Fengling Li, Jennifer Ward, Andrew M. Lewis, Jeffrey P. Northrop, Paul L. Richardson, H. Ümit Kanıskan, Yudao Shen, Jing Liu, David Smil, David McLeod, Carlos Zepeda‐Velázquez, Minkui Luo, Jian Jin, Dalia Baršytė-Lovejoy, K. Huber, Daniel D. De Carvalho, Masoud Vedadi, Colby Zaph, Peter J. Brown, C.H. Arrowsmith

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkStructural Genomics ConsortiumOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of North Carolina at Chapel HillCurtin University of TechnologyUniversity of OxfordConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoGovernment of OntarioWellcome TrustNovartis PharmaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentVeskiNational Institute of General Medical SciencesOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaACanadian Cancer Society Research InstituteNational Institutes of HealthOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceOntario GenomicsGenome CanadaNational Institute of Mental HealthPfizer
Mots-clésMethyltransferaseEpigeneticsToolboxComputational biologyChemical biologyBiologyGeneticsMethylationComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protein methyltransferases (PMTs) comprise a major class of epigenetic regulatory enzymes with therapeutic relevance. Here we present a collection of chemical probes and associated reagents and data to elucidate the function of human and murine PMTs in cellular studies. Our collection provides inhibitors and antagonists that together modulate most of the key regulatory methylation marks on histones H3 and H4, providing an important resource for modulating cellular epigenomes. We describe a comprehensive and comparative characterization of the probe collection with respect to their potency, selectivity, and mode of inhibition. We demonstrate the utility of this collection in CD4 + T cell differentiation assays revealing the potential of individual probes to alter multiple T cell subpopulations which may have implications for T cell-mediated processes such as inflammation and immuno-oncology. In particular, we demonstrate a role for DOT1L in limiting Th1 cell differentiation and maintaining lineage integrity. This chemical probe collection and associated data form a resource for the study of methylation-mediated signaling in epigenetics, inflammation and beyond.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · 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