ATR Kinase Is a Crucial Player Mediating the DNA Damage Response in Trypanosoma brucei
Notice bibliographique
Résumé
DNA double-strand breaks (DSBs) are among the most deleterious lesions that threaten genome integrity. To address DSBs, eukaryotic cells of model organisms have evolved a complex network of cellular pathways that are able to detect DNA damage, activate a checkpoint response to delay cell cycle progression, recruit the proper repair machinery, and resume the cell cycle once the DNA damage is repaired. Cell cycle checkpoints are primarily regulated by the apical kinases ATR and ATM, which are conserved throughout the eukaryotic kingdom. Trypanosoma brucei is a divergent pathogenic protozoan parasite that causes human African trypanosomiasis (HAT), a neglected disease that can be fatal when left untreated. The proper signaling and accuracy of DNA repair is fundamental to T. brucei not only to ensure parasite survival after genotoxic stress but also because DSBs are involved in the process of generating antigenic variations used by this parasite to evade the host immune system. DSBs trigger a strong DNA damage response and efficient repair process in T. brucei , but it is unclear how these processes are coordinated. Here, by knocking down ATR in T. brucei using two different approaches (conditional RNAi and an ATR inhibitor), we show that ATR is required to mediate intra-S and partial G1/S checkpoint responses. ATR is also involved in replication fork stalling, is critical for H2A histone phosphorylation in a small group of cells and is necessary for the recruitment and upregulation of the HR-mediated DNA repair protein RAD51 after ionizing radiation (IR) induces DSBs. In summary, this work shows that apical ATR kinase plays a central role in signal transduction and is critical for orchestrating the DNA damage response in T. brucei .
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».