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Enregistrement W2972330631 · doi:10.1016/j.celrep.2019.08.041

Dual Processing of R-Loops and Topoisomerase I Induces Transcription-Dependent DNA Double-Strand Breaks

2019· article· en· W2972330631 sur OpenAlexfundno aff
Agnese Cristini, Giulia Ricci, Sébastien Britton, Simona Salimbeni, Shar-yin N. Huang, Jessica Marinello, Patrick Calsou, Yves Pommier, Gilles Favre, Giovanni Capranico, Natalia Gromak, Olivier Sordet

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer therapeutics and mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroFondation pour la Recherche MédicaleMedical Research CouncilRoyal SocietyMotor Neurone Disease AssociationLigue Contre le CancerFondation pour la recherche juridiqueNational Cancer Research Institute
Mots-clésTopoisomeraseDNA damageBiologyGenome instabilityTranscription (linguistics)DNA repairDNACell biologyXRCC1Cleavage (geology)Molecular biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations167
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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