Analyse de données et modèle pour l'étude de la chromatine, des G-quadruplexes et de la réparation de l'ADN
Notice bibliographique
Résumé
DNA Double-strand breaks (DSBs) are harmful lesions that can occur on the genome following exposure to genotoxic agents but also due to endogenous causes, among which the formation of DNA secondary structures, such as G-quadruplexes (G4). Previous methods were developed to computationaly predict G4s based on specific motifs, and recent Next Generation Sequencing approaches identified G4 distribution genome-wide. I developed a novel Deep learning model to predict active G4 regions using the DNA sequences and chromatin accessibility. Using this model, we found new motifs predictors including known transcription factors that could regulate directly or indirectly G4s activity. We also mapped thousand of active G4s regions that can be used in cancer therapy to identify potential targets of recent G4-ligand drugs. Moreover, once induced on the genome, DSBs trigger local chromatin modifications including the phosphorylation of the H2AX histone variant (gamma H2AX) by the ATM kinase, to form megabase-sized repair foci. How these domains are formed to enable rapid signaling of DSBs, and how these local chromatin changes are handled by the cell is still unclear. We found, that the recruitment of repair components and the phosphorylation of H2AX is governed by pre-existing Topologically Associating Domain (TADs). Moreover we discovered that an unidirectional loop-extrusion process mediated by the cohesin complex takes place on both side of the DSBs, which allow repair foci formation by ATM. We also found, at a global scale, that DSBs can form a novel "D" chromatin compartment, composed of gH2AX-decorated chromatin domains, but also of DNA damage responsive genes, suggesting a role of DSB clustering in activating the DNA Damage Response.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».