An open-source platform to quantify subnuclear foci and protein colocalization in response to replication stress
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear reorganization, including the localization of proteins into discrete subnuclear foci, is a hallmark of the cellular response to DNA damage and replication stress. These foci are thought to represent transient environments or repair factories, in which the lesion is sequestered with molecules and co-factors that catalyze repair. For example, nuclear foci contain signaling proteins that recruit transducer proteins. One important class of transducers is the structure-selective endonucleases, such as SLX1-SLX4, MUS81-EME1, and XPF-ERCC1, which remove branched DNA structures that form during repair. The relocalization of structure-selective endonucleases into subnuclear foci provides a visual read-out for the presence of direct DNA damage, replication barriers, or DNA entanglements and can be monitored using fluorescence microscopy. By simultaneously probing for two or more fluorescent signals, fluorescence microscopy can also provide insights into the proximal association of proteins within a local environment. Here, we report an open-source and semi-automated method to detect and quantify subnuclear foci, as well as foci colocalization and the accompanying pixel-based colocalization metrics. We use this pipeline to show that pre-mitotic nuclei contain a basal threshold of foci marked by SLX1-SLX4, MUS81, or XPF. Some of these foci colocalize with FANCD2 and have a high degree of correlation and co-occurrence. We also show that pre-mitotic cells experiencing replication stress contain elevated levels of foci containing SLX1-SLX4 or XPF, but not MUS81. These results point towards a role for SLX1-SLX4 and XPF-ERCC1 in the early cellular response to replication stress. Nevertheless, most of the foci that form in response to replication stress contain either FANCD2 or one of the three endonucleases. Altogether, our work highlights the compositional heterogeneity of subnuclear foci that form in response to replication stress. We also describe a user-friendly pipeline that can be used to characterize these dynamic structures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».