RNA-mediated double-strand break repair in human cells
Notice bibliographique
Résumé
Summary Double-strand breaks (DSBs) in DNA are challenging lesions to repair. Human cells employ at least three DSB repair mechanisms, with a preference for non-homologous end joining (NHEJ) over homologous recombination (HR) and microhomology-mediated end joining (MMEJ) 1,2 . In contrast to HR, NHEJ and MMEJ do not utilize a DNA template molecule to recover damaged and/or lost nucleotides 2 . NHEJ directly ligates broken DNA ends, while MMEJ exploits the alignment of short microhomologies on the DSB sides and is associated with deletions of the sequence between the microhomologies 3,4 . It is unknown whether and to what extent a transcript RNA has a direct role in DSB-repair mechanisms in mammalian cells. Here, we show that both coding and non-coding transcript RNA facilitates DSB repair in a sequence-specific manner in human cells. Depending on its sequence complementarity with the broken DNA ends, the transcript RNA could promote the repair of a DSB or gap in its DNA gene via NHEJ or MMEJ, or mediate RNA-templated repair. The transcript RNA influences DSB repair by NHEJ and MMEJ even when the transcription level is low. The results demonstrate an unexpected role of transcript RNA in directing the way DSBs are repaired in human cells and maintaining genome stability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».