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Enregistrement W4294897419 · doi:10.1126/sciadv.abq0414

A two-step mechanism governing PARP1-DNA retention by PARP inhibitors

2022· article· en· W4294897419 sur OpenAlexaff
Amit Bhardwaj, Yandong Yin, Carel Fijen, Anastasiya Ephstein, Lianglin Zhang, Xia Ding, John M. Pascal, Todd VanArsdale, Eli Rothenberg

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésPARP1Mechanism (biology)Poly ADP ribose polymeraseDNAChemistryComputational biologyBiophysicsCell biologyComputer scienceBiologyBiochemistryPolymerasePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PARP inhibitors (PARPi) have emerged as promising cancer therapeutics capable of targeting specific DNA repair pathways, but their mechanism of action with respect to PARP1-DNA retention remains unclear. Here, we developed single-molecule assays to directly monitor the retention of PARP1 on DNA lesions in real time. Our study reveals a two-step mechanism by which PARPi modulate the retention of PARP1 on DNA lesions, consisting of a primary step of catalytic inhibition via binding competition with NAD + followed by an allosteric modulation of bound PARPi. While clinically relevant PARPi exhibit distinct allosteric modulation activities that can either increase retention of PARP1 on DNA or induce its release, their retention potencies are predominantly determined by their ability to outcompete NAD + binding. These findings provide a mechanistic basis for improved PARPi selection according to their characteristic activities and enable further development of more potent inhibitors.

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)0,001
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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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