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Enregistrement W4200246977 · doi:10.1016/j.celrep.2021.110176

Assessing kinetics and recruitment of DNA repair factors using high content screens

2021· article· en· W4200246977 sur OpenAlexafffund
Bárbara Martínez-Pastor, Giórgia Gobbi da Silveira, Thomas L. Clarke, Dudley Chung, Yuchao Gu, Claudia Cosentino, Lance S. Davidow, Gadea Mata, Sylvana Hassanieh, Jayme Salsman, Alberto Ciccia, Narkhyun Bae, Mark T. Bedford, Diego Megı́as, Lee L. Rubin, Alejo Efeyan, Graham Dellaire, Raúl Mostoslavsky

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBroad InstituteNational Institute of General Medical SciencesSimeon J. Fortin Charitable FoundationMassachusetts General HospitalNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésKineticsDNACell biologyChemistryBiologyComputational biologyBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repair of genetic damage is coordinated in the context of chromatin, so cells dynamically modulate accessibility at DNA breaks for the recruitment of DNA damage response (DDR) factors. The identification of chromatin factors with roles in DDR has mostly relied on loss-of-function screens while lacking robust high-throughput systems to study DNA repair. In this study, we have developed two high-throughput systems that allow the study of DNA repair kinetics and the recruitment of factors to double-strand breaks in a 384-well plate format. Using a customized gain-of-function open-reading frame library ("ChromORFeome" library), we identify chromatin factors with putative roles in the DDR. Among these, we find the PHF20 factor is excluded from DNA breaks, affecting DNA repair by competing with 53BP1 recruitment. Adaptable for genetic perturbations, small-molecule screens, and large-scale analysis of DNA repair, these resources can aid our understanding and manipulation of DNA repair.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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