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Enregistrement W4320032914 · doi:10.1038/s41467-023-36465-5

Histone variant H2A.Z modulates nucleosome dynamics to promote DNA accessibility

2023· article· en· W4320032914 sur OpenAlexafffund
Shuxiang Li, Tiejun Wei, Anna R. Panchenko

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityCanada Research ChairsCompute CanadaOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésNucleosomeHistoneDNAHistone H2AComputational biologyGeneticsBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleosomes, containing histone variants H2A.Z, are important for gene transcription initiation and termination, chromosome segregation and DNA double-strand break repair, among other functions. However, the underlying mechanisms of how H2A.Z influences nucleosome stability, dynamics and DNA accessibility are not well understood, as experimental and computational evidence remains inconclusive. Our modeling efforts of human nucleosome stability and dynamics, along with comparisons with experimental data show that the incorporation of H2A.Z results in a substantial decrease of the energy barrier for DNA unwrapping. This leads to the spontaneous DNA unwrapping of about forty base pairs from both ends, nucleosome gapping and increased histone plasticity, which otherwise is not observed for canonical nucleosomes. We demonstrate that both N- and C-terminal tails of H2A.Z play major roles in these events, whereas the H3.3 variant exerts a negligible impact in modulating the DNA end unwrapping. In summary, our results indicate that H2A.Z deposition makes nucleosomes more mobile and DNA more accessible to transcriptional machinery and other chromatin components.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,631

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations80
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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