A computational study of the structures and base-pairing properties of pyrrolizidine alkaloid-derived DNA adducts
Notice bibliographique
Résumé
Pyrrolizidine alkaloids (PAs) are found in many plants worldwide, including some in Canada. PAs have been linked to losses in livestock populations and the development of human PA diseases. Four PA-derived dehydrosupinidine (DHP) adducts formed at the exocyclic amino groups of DNA purines have been found in tumor tissue and flagged as potential biomarkers for tumor formation (denoted DHP–G/A–3 and DHP–G/A–4). Four additional adducts (DHP–G/A–1 and DHP–G/A–2) have also been identified, which differ in the stereochemistry at the DHP–nucleobase linker or DHP ring carbon containing the hydroxy group, as well as the length of the DHP–nucleobase linker. Since the impact of these distinct chemical features on adduct mutagenicity is currently unclear, the present work uses density functional theory calculations to uncover the structures and base-pairing properties of these experimentally-observed DHP-derived purine adducts. Adduct Watson–Crick–Franklin base pairs involving the canonical partner are energetically and structurally feasible. However, the G/A–3 and G/A–4 adducts are also highly susceptible to mispairing with G. Indeed, the longer and more flexible DHP–nucleobase linker in these adducts affords interactions between the DHP moiety and the pairing G that are not possible for the G/A–1 and G/A–2 counterparts. Our data thus rationalize the experimental identification of this subset of adducts in liver tumor tissue, and provide key insights to guide future experimental and computational studies that investigate the replication and broader biological outcomes of DHP-derived lesions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».