In Situ Visualizing the Recognition Between Proteins and Platinum-Damaged DNA in Single-Cells by Correlated Optical and Secondary Ion Mass Spectrometric Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In situ visualization of the recognition and interaction between proteins and drug damaged DNA at single cell level is highly important for understanding the molecular mechanism of action of DNA targeting drugs, yet a great challenge. We herein report a novel approach, termed as correlated optical and secondary ion mass spectrometric imaging (COSIMSi), for exploring the recognition between proteins and cisplatin-damaged DNA in single cells. Genetically encoded EYFP-fused HMGB1, an in vitro well-known specific binder of cisplatin-damaged DNA, and dye-stained DNA, and cisplatin were mapped by LSCM and ToF-SIMS imaging, respectively. The LSCM and SIMS images were aligned with aiding of an addressable silicon wafer to generate fused images, in which the co-localization of the fluorescence and MS signals indicated the formation of HMGB1-Pt-DNA ternary complexes in a dose- and time-dependent manner. In contrast, COSIMSi showed that little HMGB1(F37A)-Pt-DNA complex was produced under the same conditions. Moreover, we demonstrated for the first time that cisplatin lesion on DNA prevented a DNA-binding protein Smad3 from interacting with DNA. These results verify that the COSIMSi is an effective and straightforward tool for in situ visualization of recognition and interaction between proteins and specific damaged DNA in single cells.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle