Dual Processing of R-Loops and Topoisomerase I Induces Transcription-Dependent DNA Double-Strand Breaks
Notice bibliographique
Résumé
Although accumulation of DNA damage and genomic instability in resting cells can cause neurodegenerative disorders, our understanding of how transcription produces DNA double-strand breaks (DSBs) is limited. Transcription-blocking topoisomerase I cleavage complexes (TOP1ccs) are frequent events that prime DSB production in non-replicating cells. Here, we report a mechanism of their formation by showing that they arise from two nearby single-strand breaks (SSBs) on opposing DNA strands: one SSB from the removal of transcription-blocking TOP1ccs by the TDP1 pathway and the other from the cleavage of R-loops by endonucleases, including XPF, XPG, and FEN1. Genetic defects in TOP1cc removal (TDP1, PNKP, and XRCC1) or in the resolution of R-loops (SETX) enhance DSB formation and prevent their repair. Such deficiencies cause neurological disorders. Owing to the high frequency of TOP1cc trapping and the widespread distribution of R-loops, these persistent transcriptional DSBs could accumulate over time in neuronal cells, contributing to the neurodegenerative diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».