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Enregistrement W3118320693 · doi:10.1242/jcs.247809

Poly(ADP-ribosyl)ation temporally confines SUMO-dependent ataxin-3 recruitment to control DNA double-strand break repair

2021· article· en· W3118320693 sur OpenAlexafffund
Annika Pfeiffer, Laura K. Herzog, Martijn S. Luijsterburg, Rashmi G. Shah, Magdalena B. Rother, Henriette Stoy, Ulrike Kühbacher, Haico van Attikum, Girish M. Shah, Nico P. Dantuma

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKarolinska InstitutetNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCancerfondenUniversity of Oxford
Mots-clésBiologySUMO proteinDNA repairDNA damageCell biologyDNAPoly ADP ribose polymerasePARP1DNA ligaseRNF4PolymeraseMolecular biologyUbiquitinGeneticsZinc fingerTranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA damage-induced SUMOylation serves as a signal for two antagonizing proteins that both stimulate repair of DNA double-strand breaks (DSBs). Here, we demonstrate that the SUMO-dependent recruitment of the deubiquitylating enzyme ataxin-3 to DSBs, unlike recruitment of the ubiquitin ligase RNF4, additionally depends on poly [ADP-ribose] polymerase 1 (PARP1)-mediated poly(ADP-ribosyl)ation (PARylation). The co-dependence of ataxin-3 recruitment on PARylation and SUMOylation temporally confines ataxin-3 to DSBs immediately after occurrence of DNA damage. We propose that this mechanism ensures that ataxin-3 prevents the premature removal of DNA repair proteins only during the early phase of the DSB response and does not interfere with the subsequent timely displacement of DNA repair proteins by RNF4. Thus, our data show that PARylation differentially regulates SUMO-dependent recruitment of ataxin-3 and RNF4 to DSBs, explaining how both proteins can play a stimulatory role at DSBs despite their opposing activities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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