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Enregistrement W4402449104 · doi:10.1038/s41467-024-51457-9

RNA-mediated double-strand break repair by end-joining mechanisms

2024· article· en· W4402449104 sur OpenAlexaff
Youngkyu Jeon, Margherita Maria Ferrari, Tejasvi Channagiri, Penghao Xu, Chance Meers, Yiqi Zhang, Sathya Balachander, Vivian S. Park, Stefania Marsili, Zachary F. Pursell, Nataša Jonoska, Francesca Storici

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Science FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesHoward Hughes Medical InstituteSoutheast Center for Mathematics and Biology
Mots-clésNon-homologous end joiningHomologous recombinationBiologyRNADNADNA repairGeneticsDNA repair protein XRCC4Cell biologyGeneComputational biologyNucleotide excision repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Double-strand breaks (DSBs) in DNA are challenging to repair. Cells employ at least three DSB-repair mechanisms, with a preference for non-homologous end joining (NHEJ) over homologous recombination (HR) and microhomology-mediated end joining (MMEJ). While most eukaryotic DNA is transcribed into RNA, providing complementary genetic information, much remains unknown about the direct impact of RNA on DSB-repair outcomes and its role in DSB-repair via end joining. Here, we show that both sense and antisense-transcript RNAs impact DSB repair in a sequence-specific manner in wild-type human and yeast cells. Depending on its sequence complementarity with the broken DNA ends, a transcript RNA can promote repair of a DSB or a double-strand gap in its DNA gene via NHEJ or MMEJ, independently from DNA synthesis. The results demonstrate a role of transcript RNA in directing the way DSBs are repaired in DNA, suggesting that RNA may directly modulate genome stability and evolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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