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Enregistrement W4408230445 · doi:10.1101/2025.03.04.641524

HP1-enhanced chromatin compaction stabilizes a synthetic metabolic circuit in yeast

2025· preprint· en· W4408230445 sur OpenAlexaff
Lidice González, Sergio A. García-Echauri, Celia Jerónimo, Christian Poitras, Melis Gencel, Adrian W.R. Serohijos, Kerry Bloom, François Robert, José L. Avalos‬, Stephen W. Michnick

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Clinical Research InstituteUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatinYeastSynthetic biologyCompactionChromatin structure remodeling (RSC) complexBiophysicsCell biologyChemistryComputational biologyMaterials scienceBiologyBiochemistryNucleosomeDNAComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chromatin compaction defines genome topology, evolution, and function. The Saccharomycotina subphylum, including the fermenting yeast Saccharomyces cerevisiae have a decompacted genome, possibly because they lost two genes mediating a specific histone lysine methylation and histone binding protein heterochromatin protein 1 (HP1). This decompaction may result in the higher-than-expected mutation and meiotic recombination rates observed in this species. To test this hypothesis, we retro-engineered S. cerevisiae to compact the genome by expressing the HP1 homologue of Schizosaccharomyces pombe Sp Swi6 and H3K9 methyltransferase Sp Clr4. The resulting strain had significantly more compact chromatin and reduced rates of mutation and meiotic recombination. The increased genomic stability significantly prolongs the optogenetic control of an engineered strain designed to grow only in blue light. This result demonstrates the potential of our approach to enhance the stability of strains for metabolic engineering and other synthetic biology applications, which are prone to lose activities due to genetic instability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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