Unravelling 2-oxoglutarate turnover and substrate oxidation dynamics in 5-methylcytosine-oxidising TET enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fe(II)- and 2-oxoglutarate (2OG)-dependent dioxygenases use 2OG and O2 cofactors to catalyse substrate oxidation and yield oxidised product, succinate, and CO2. Simultaneous detection of substrate and cofactors is difficult, contributing to a poor understanding of the dynamics between substrate oxidation and 2OG decarboxylation activities. Here, we profile 5-methylcytosine (5mC)-oxidising Ten-Eleven Translocation (TET) enzymes using MS and 1H NMR spectroscopy methods and reveal a high degree of substrate oxidation-independent 2OG turnover under a range of conditions. 2OG decarboxylase activity is substantial (>20% 2OG turned over after 1 h) in the absence of substrate, while, under substrate-saturating conditions, half of total 2OG consumption is uncoupled from substrate oxidation. 2OG kinetics are affected by substrate and non-substrate DNA oligomers, and the sequence-agnostic effects are observed in amoeboflagellate Naegleria gruberi NgTet1 and human TET2. TET inhibitors also alter uncoupled 2OG kinetics, highlighting the potential effect of 2OG dioxygenase inhibitors on the intracellular balance of 2OG/succinate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».