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Enregistrement W4404050293 · doi:10.1101/2024.11.01.621594

Modelling DNA replication fork stability and collapse using chromatin fiber analysis and the R-ODD-BLOBS program

2024· preprint· en· W4404050293 sur OpenAlexafffund
Kazeera Aliar, Roozbeh Manshaei, Susan L. Forsburg, Ali Mazalek, Sarah Sabatinos

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFork (system call)Replication (statistics)ChromatinStability (learning theory)Computer scienceDNA replicationDNABiologyPhysicsGeneticsVirologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We describe the anatomy of replication forks by comparing the lengths of synthesized BrdU-labelled DNA in wild type, mrc1Δ and cds1Δ Schizoasaccharomyces pombe . We correlated Rad51 and Cdc45 proteins relative to their positions on the fork, replicated tract, or unreplicated regions. We did this by using chromatin fiber images. These fibers track pixel intensity data, which is analyzed using our program: R-ODD-BLOBS. We compared the lengths of BrdU tracts and proteins, as well as the percentage of Rad51 and Cdc45 colocalization, and compared our results with literature findings. We measured average BrdU lengths consistent with current literature; cds1Δ was the longest at ∼2.9 kb (8.6 pixels, px), wild type was ∼ 2.5 kb (7.5 px), and mrc1Δ was the shortest at ∼1.7 kb (5.1 px). Intriguingly, Rad51 was found at 22% more replicated areas in mrc1Δ than in wild type. This suggests that homologous recombination repair may be more common at mrc1Δ forks. In this study, we summarize the usefulness of a computational modeling tool to assess large datasets of chromatin spread data. In turn, we find patterns of DNA replication length and protein components at replication forks, to describe the anatomy of a fork and how structures change with checkpoint loss. Abstract Figure GRAPHICAL ABSTRACT: R-ODD-BLOBS uses chromatin fiber data to rigorously model replication fork structures. DNA replication forks are multi-subunit structures that must pair and regulate DNA copying activity of the polymerases with unwinding activity of helicase. Chromatin fiber data retains proteins, and can be used to detect DNA synthesis (blue) and associated DNA replication fork proteins such as MCM4 helicase (MCM4) and replication protein A (RPA). In our work, we have used homologous recombination protein Rad51 and helicase factor Cdc45 to understand how DNA replication fork structures are destabilized during hydroxyurea treatment, and how they fail to recover because of Cdc45/helicase mis-localization.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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