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Enregistrement W3011511910 · doi:10.1002/wcms.1471

Computational studies of DNA repair: Insights into the function of monofunctional DNA glycosylases in the base excision repair pathway

2020· article· en· W3011511910 sur OpenAlexafffund
Rajwinder Kaur, Dylan J. Nikkel, Stacey D. Wetmore

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Computational Molecular Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDNA glycosylaseNucleobaseDNA repairBase excision repairDNA damageNucleotide excision repairDNAChemistryBiochemistryBiologyComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The information contained within DNA as a sequence of nucleobases is required for life of most organisms, yet can get altered when the nucleobases are damaged upon exposure to many internal (hormones) and external (ultraviolet sunlight, pollutants) sources. As a result, repair pathways exist to combat the potentially detrimental effects of DNA damage. Nonbulky nucleobase damage (nucleobase oxidation, alkylation and deamination) is commonly removed by the base excision repair (BER) pathway, which involves several enzymes. The first BER enzymes are the DNA glycosylases, which are responsible for identifying the damaged base, flipping the base into the enzyme active site and removing the damaged nucleobase from the sugar–phosphate backbone. Due to the stability of many forms of damaged DNA, the DNA glycosylases must achieve great catalytic power. Understanding the mechanistic details associated with DNA glycosylases is essential for developing detection and treatment strategies for many diseases as abnormal glycosylase function has been associated with cancers, metabolic dysfunctions, neurodegeneration and epigenetic programming during embryo development. Molecular level insight into the function of a wide range of DNA glycosylases has been obtained from computational chemistry, including quantum mechanical cluster calculations, combined quantum mechanics‐molecular mechanics approaches and molecular dynamics simulations. By discussing some of the modeling that has been performed to date on monofunctional DNA glycosylases, the key contributions of the field of computational chemistry to broadening our understanding of the function of this important enzyme family, as well as the critical interplay between traditional biochemical experiments and computer calculations, is highlighted. This article is categorized under: Structure and Mechanism > Reaction Mechanisms and Catalysis Structure and Mechanism > Computational Biochemistry and Biophysics Electronic Structure Theory > Combined QM/MM Methods

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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