Computational studies of DNA repair: Insights into the function of monofunctional DNA glycosylases in the base excision repair pathway
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Notice bibliographique
Résumé
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
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle