CUT Domain Proteins in DNA Repair and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies revealed that CUT domains function as accessory factors that accelerate DNA repair by stimulating the enzymatic activities of the base excision repair enzymes OGG1, APE1, and DNA pol β. Strikingly, the role of CUT domain proteins in DNA repair is exploited by cancer cells to facilitate their survival. Cancer cells in which the RAS pathway is activated produce an excess of reactive oxygen species (ROS) which, if not counterbalanced by increased production of antioxidants, causes sustained oxidative DNA damage and, ultimately, cell senescence. These cancer cells can adapt by increasing their capacity to repair oxidative DNA damage in part through elevated expression of CUT domain proteins such as CUX1, CUX2, or SATB1. In particular, CUX1 overexpression was shown to cooperate with RAS in the formation of mammary and lung tumors in mice. Conversely, knockdown of CUX1, CUX2, or SATB1 was found to be synthetic lethal in cancer cells exhibiting high ROS levels as a consequence of activating mutations in KRAS, HRAS, BRAF, or EGFR. Importantly, as a byproduct of their adaptation, cancer cells that overexpress CUT domain proteins exhibit increased resistance to genotoxic treatments such as ionizing radiation, temozolomide, and cisplatin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».