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Enregistrement W7055976429

Development of gel and fluorescence based assays to monitor DNA cleavage, binding, and inhibition by the human cytomegalovirus terminase UL89-C

2017· dissertation· en· W7055976429 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNANucleaseConcatemerHuman cytomegalovirusProtein subunitRecombinant DNACleavage (geology)Single-stranded binding proteinOligonucleotide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The terminase enzyme of the Human Cytomegalovirus (HCMV) is responsible for the packaging and cleaving of concatameric viral DNA during viral replication. Due to its vital role in the viral life cycle, the terminase enzyme has the potential to become a strong candidate for anti-viral treatments. Furthermore, there is no mammalian equivalent; therefore, drugs targeted to terminase-like proteins should be safe and highly selective.In order to study and screen potential inhibitors to the terminase enzyme, we developed gel-based DNA cleavage assays with a resolution of a single nucleotide, which allowed us to detect the precise cleavage of DNA substrates via the C-terminal nuclease domain of the UL89 terminase subunit (UL89-C). We then utilized these assays to screen compound libraries provided by various collaborators. Furthermore, we then attempted to develop a DNA binding assay to characterize the DNA binding ability of UL89-C, and its T4 bacteriophage homolog gp17, using fluorescence anisotropy. Thus, our results have not only important implications with regards to drug discovery efforts, but also shed light on the mechanisms of DNA binding and cleavage, drug action, and potential drug resistance. Furthermore, due to the conserved nature of the terminase nuclease, these active site inhibitors may have broad-spectrum anti-herpetic properties.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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