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Enregistrement W4309437992 · doi:10.1038/s41467-022-34269-7

High-affinity chromodomains engineered for improved detection of histone methylation and enhanced CRISPR-based gene repression

2022· article· en· W4309437992 sur OpenAlexaff
Gianluca Veggiani, Rodrigo Villaseñor, Gregory D. Martyn, J. Q. Tang, Mackenzie W. Krone, Jia Gu, C. Chen, Marcey L. Waters, Kenneth H. Pearce, Tuncay Baubec, Sachdev S. Sidhu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésChromatinHistoneComputational biologyBiologyGene silencingEpigeneticsRegulation of gene expressionCRISPRGeneticsCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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