High-affinity chromodomains engineered for improved detection of histone methylation and enhanced CRISPR-based gene repression
Notice bibliographique
Résumé
Histone methylation is an important post-translational modification that plays a crucial role in regulating cellular functions, and its dysregulation is implicated in cancer and developmental defects. Therefore, systematic characterization of histone methylation is necessary to elucidate complex biological processes, identify biomarkers, and ultimately, enable drug discovery. Studying histone methylation relies on the use of antibodies, but these suffer from lot-to-lot variation, are costly, and cannot be used in live cells. Chromatin-modification reader domains are potential affinity reagents for methylated histones, but their application is limited by their modest affinities. We used phage display to identify key residues that greatly enhance the affinities of Cbx chromodomains for methylated histone marks and develop a general strategy for enhancing the affinity of chromodomains of the human Cbx protein family. Our strategy allows us to develop powerful probes for genome-wide binding analysis and live-cell imaging. Furthermore, we use optimized chromodomains to develop extremely potent CRISPR-based repressors for tailored gene silencing. Our results highlight the power of engineered chromodomains for analyzing protein interaction networks involving chromatin and represent a modular platform for efficient gene silencing.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».