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Enregistrement W4412486943 · doi:10.1016/j.dnarep.2025.103871

Synthetic cytotoxicity profiling of cohesin mutants highlights recombination-based dependencies

2025· article· en· W4412486943 sur OpenAlexafffund
Rafaela Horbach Marodin, Ecaterina Cozma, Sivan Reytan-Miron, Nigel J. O’Neil, Peter C. Stirling, Philip Hieter

Notice bibliographique

RevueDNA repair · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cancer Society
Mots-clésBiologyCohesinProfiling (computer programming)MutantRecombinationComputational biologyGeneticsHomologous recombinationCytotoxicityDNAGeneComputer scienceChromatinIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohesin maintains genome integrity through its ability to bind and link DNA molecules via a Structural Maintenance of Chromatin (SMC) activity. These effects are manifested through its major function in sister chromatid cohesion, but also through activities during DNA replication, repair, and transcription. The array of cohesin functions can make interpreting cellular effects of cohesin loss difficult to interpret mechanistically. This is particularly important in cancer where cohesin subunit mutations are common, and where the identification of genetic dependencies would be useful for predicting the response of cohesin-mutated cells to genotoxic challenges. Here we performed a series of synthetic cytotoxicity screens with hypomorphic cohesin alleles in yeast to identify cellular pathways whose loss sensitizes cohesin-mutants to sublethal levels of genotoxic DNA damage. This dataset reveals important roles for cohesin in replication stress and homologous recombination regulation that can leave cohesin mutated cells with a dependency on translesion synthesis for survival.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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