Pre-existing H4K16ac levels in euchromatin drive DNA repair by homologous recombination in S-phase
Notice bibliographique
Résumé
The homologous recombination (HR) repair pathway maintains genetic integrity after DNA double-strand break (DSB) damage and is particularly crucial for maintaining fidelity of expressed genes. Histone H4 acetylation on lysine 16 (H4K16ac) is associated with transcription, but how pre-existing H4K16ac directly affects DSB repair is not known. To answer this question, we used CRISPR/Cas9 technology to introduce I-SceI sites, or repair pathway reporter cassettes, at defined locations within gene-rich (high H4K16ac/euchromatin) and gene-poor (low H4K16ac/heterochromatin) regions. The frequency of DSB repair by HR is higher in gene-rich regions. Interestingly, artificially targeting H4K16ac at specific locations using gRNA/dCas9-MOF increases HR frequency in euchromatin. Finally, inhibition/depletion of RNA polymerase II or Cockayne syndrome B protein leads to decreased recruitment of HR factors at DSBs. These results indicate that the pre-existing H4K16ac status at specific locations directly influences the repair of local DNA breaks, favoring HR in part through the transcription machinery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».