Identification, expression, and purification of DNA cytosine 5-methyltransferases with short recognition sequences
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background DNA methyltransferases (MTases) are enzymes that induce methylation, one of the representative epigenetic modifications of DNA, and are also useful tools for analyzing epigenomes. However, regarding DNA cytosine 5-methylation, MTases identified so far have drawbacks in that their recognition sequences overlap with those for intrinsic DNA methylation in mammalian cells and/or that the recognition sequence is too long for fine epigenetic mapping. To identify MTases with short recognition sequences that never overlap with the CG dinucleotide, we systematically investigated the 25 candidate enzymes identified using a database search, which showed high similarity to known cytosine 5-MTases recognizing short sequences. Results We identified MTases with six new recognition sequences, including TCTG, CC, CNG, TCG, GCY, and GGCA. Because the recognition sequence never overlapped with the CG dinucleotide, MTases recognizing the CC dinucleotide were promising. Conclusions In the current study, we established a procedure for producing active CC-methylating MTases and applied it to nucleosome occupancy and methylome sequencing to prove the usefulness of the enzyme for fine epigenetic mapping. MTases that never overlap with CG dinucleotides would allow us to profile multiple epigenomes simultaneously.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».