Informations

17.8 : Enzymes - Biologie

17.8 : Enzymes - Biologie


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Objectifs du laboratoire

À la fin du laboratoire, l'étudiant devrait être capable de :

  • définir les termes suivants : métabolisme, réactif, produit, substrat, enzyme, dénaturer
  • décrire ce qu'est le site actif d'une enzyme (assurez-vous d'inclure des informations concernant la relation entre le site actif et le substrat)
  • décrire l'action spécifique de l'enzyme catalase, inclure le substrat et les produits de la réaction
  • énumérer les organites catalases que l'on peut trouver dans chaque cellule végétale ou animale
  • énumérer les facteurs qui peuvent affecter la vitesse d'une réaction chimique et l'activité enzymatique
  • expliquer pourquoi les enzymes ont un pH et une température optimaux pour assurer la plus grande activité (le meilleur fonctionnement) de l'enzyme (assurez-vous de considérer comment pratiquement toutes les enzymes sont des protéines et l'impact que la température et le pH peuvent avoir sur la fonction des protéines)
  • expliquer pourquoi le même type de réaction chimique effectuée à différentes températures a révélé des résultats/activité enzymatique différents
  • expliquer pourquoi les températures chaudes (mais pas bouillantes) favorisent généralement l'activité enzymatique mais la température froide généralement
  • diminue l'activité enzymatique
  • expliquer pourquoi l'augmentation de la concentration enzymatique favorise l'activité enzymatique
  • expliquer pourquoi le pH optimal d'une enzyme particulière favorise son activité
  • si les conditions optimales sont données pour une enzyme particulière, indiquer quelles conditions expérimentales utilisant cette enzyme particulière montreraient la plus grande et la moins grande activité enzymatique

Diaporama

Un élément SlideShare a été exclu de cette version du texte. Vous pouvez le consulter en ligne ici : pb.libretexts.org/bio1lm/?p=142

Introduction

Le peroxyde d'hydrogène est un produit toxique de nombreuses réactions chimiques qui se produisent chez les êtres vivants. Bien qu'il soit produit en petites quantités, les êtres vivants doivent détoxifier ce composé et décomposer le peroxyde d'hydrogène en eau et en oxygène, deux molécules non nocives. L'organite responsable de la destruction du peroxyde d'hydrogène est le peroxysome utilisant l'enzyme catalase. Les plantes et les animaux ont des peroxysomes avec catalase. L'échantillon de catalase pour le laboratoire d'aujourd'hui proviendra d'une pomme de terre.

Enzymes

Les enzymes accélèrent la vitesse des réactions chimiques. Un catalyseur est un produit chimique impliqué mais non consommé dans une réaction chimique. Les enzymes sont des protéines qui catalysent les réactions biochimiques en abaissant l'énergie d'activation nécessaire pour rompre les liaisons chimiques dans les réactifs et former de nouvelles liaisons chimiques dans les produits. Les catalyseurs rapprochent les réactifs dans l'orientation appropriée et affaiblissent les liaisons, augmentant la vitesse de réaction. Sans enzymes, les réactions chimiques se produiraient trop lentement pour maintenir la vie.

La fonctionnalité d'une enzyme est déterminée par la forme de l'enzyme. La zone dans laquelle les liaisons du ou des réactifs sont rompues est connue sous le nom de site actif. Les réactifs des réactions catalysées par des enzymes sont appelés substrats. Le site actif d'une enzyme reconnaît, confine et oriente le substrat dans une direction particulière.

Les enzymes sont spécifiques d'un substrat, ce qui signifie qu'elles ne catalysent que des réactions spécifiques. Par exemple, les protéases (enzymes qui rompent les liaisons peptidiques dans les protéines) ne fonctionneront pas sur l'amidon (qui est décomposé par l'enzyme amylase). Notez que ces deux enzymes se terminent par le suffixe -ase. Ce suffixe indique qu'une molécule est une enzyme.

Les facteurs environnementaux peuvent affecter la capacité des enzymes à fonctionner. Vous concevrez un ensemble d'expériences pour examiner les effets de la température, du pH et de la concentration du substrat sur la capacité des enzymes à catalyser des réactions chimiques. En particulier, vous examinerez les effets de ces facteurs environnementaux sur la capacité de la catalase à convertir H2O2 en H2O et O2.

La méthode scientifique

En tant que scientifiques, les biologistes appliquent la méthode scientifique. La science n'est pas simplement une liste de faits, mais une approche pour comprendre le monde qui nous entoure. C'est l'utilisation de la méthode scientifique qui différencie la science des autres domaines d'études qui tentent d'améliorer notre compréhension du monde.

La méthode scientifique est une approche systématique de la résolution de problèmes. Bien que certains soutiennent qu'il n'y a pas une seule méthode scientifique, mais une variété de méthodes ; chacune de ces approches, explicite ou non, tend à intégrer quelques étapes fondamentales : observer, questionner, émettre des hypothèses, prédire, tester et interpréter les résultats du test. Parfois, la distinction entre ces étapes n'est pas toujours claire. C'est notamment le cas des hypothèses et des prédictions. Mais pour nos besoins, nous différencierons chacune de ces étapes dans nos applications de la méthode scientifique.

Vous connaissez déjà les étapes de la méthode scientifique à partir d'expériences antérieures en laboratoire. Vous devrez utiliser vos connaissances en matière de méthodes scientifiques dans le laboratoire d'aujourd'hui pour créer des hypothèses pour chaque expérience, concevoir un protocole pour tester votre hypothèse et analyser les résultats. Dans le processus d'expérimentation, il sera important d'identifier la variable indépendante, la variable dépendante et les variables standardisées pour chaque expérience.

Partie 1 : Observer les effets de la catalase

Procédure

  1. Procurez-vous deux tubes à essai et étiquetez-en un comme A et un comme B.
  2. Utilisez votre règle pour mesurer et marquer sur chaque tube à essai à 1 cm du fond.
  3. Remplissez chacun des deux tubes à essai avec de la catalase (de la pomme de terre) jusqu'à la marque de 1 cm
  4. Ajouter 10 gouttes de peroxyde d'hydrogène dans le tube marqué A.
  5. Ajouter 10 gouttes d'eau distillée dans le tube marqué B.
  6. Attendez 60 secondes et mesurez la hauteur de tout bouillonnement que vous observez.
    1. Hauteur de bullage tube A
    2. Hauteur de bullage tube B
  7. Que s'est-il passé quand H2O2 a été ajouté à la pomme de terre dans le tube à essai A ?
  8. Qu'est-ce qui a causé cela?
  9. Que s'est-il passé dans l'éprouvette B ?
  10. Quel était le but de l'eau dans le tube B?

Partie 2 : Effets du pH, de la température et de la concentration du substrat

Observations

De l'introduction et de votre lecture, vous avez quelques connaissances de base sur la structure et la fonction des enzymes. Vous venez également d'observer les effets de la catalase sur la réaction au cours de laquelle le peroxyde d'hydrogène se décompose en eau et en oxygène.

Des questions

À partir des objectifs de ce laboratoire, nos questions sont les suivantes :

  1. Comment la température affecte-t-elle la capacité des enzymes à catalyser des réactions chimiques ?
  2. Comment le pH affecte-t-il la capacité des enzymes à catalyser des réactions chimiques ?
  3. Quel est l'effet de la concentration du substrat sur la vitesse des réactions catalysées par des enzymes ?

Hypothèses

Sur la base des questions ci-dessus, proposez quelques hypothèses possibles. Il doit s'agir d'énoncés généraux et non spécifiques qui sont des réponses possibles à vos questions.

  • Hypothèse de température
  • hypothèse de pH
  • Hypothèse de concentration du substrat

Testez vos hypothèses

Sur la base de vos hypothèses, concevez un ensemble d'expériences pour tester vos hypothèses. Utilisez votre expérience originale pour façonner vos idées. Vous disposez du matériel suivant :

  • Des tubes à essai
  • Catalase (de pomme de terre)
  • Peroxyde d'hydrogène
  • Eau distillée
  • Plaque chauffante (pour faire bouillir de l'eau)
  • La glace
  • Solution pH acide
  • Solution pH basique
  • Thermomètre
  • Règle et crayon de cire

Écrivez votre procédure pour tester chaque hypothèse. Vous devriez avoir trois procédures, une pour chaque hypothèse. Assurez-vous que votre instructeur vérifie vos procédures avant de continuer.

  • Procédure 1 : Température
  • Procédure 2 : pH
  • Procédure 3 : Concentration

Résultats

Enregistrez vos résultats, vous voudrez peut-être dessiner des tableaux. Notez également toutes les observations que vous faites. Interprétez vos résultats pour tirer des conclusions.

  1. Vos résultats correspondent-ils à votre hypothèse pour chaque expérience ?
  2. Les résultats rejettent-ils ou ne rejettent-ils pas votre hypothèse et pourquoi ?
  3. Qu'est-ce qui pourrait expliquer vos résultats ? Si vos résultats sont différents de votre hypothèse, pourquoi pourraient-ils différer ? Si les résultats correspondent à vos prédictions, faites l'hypothèse de certains mécanismes derrière ce que vous avez observé.

Communiquer vos conclusions

Les scientifiques communiquent généralement leurs résultats de recherche dans des rapports écrits. Enregistrez les choses que vous avez faites ci-dessus. Vous les utiliserez pour rédiger un rapport de laboratoire un peu plus tard dans le cours.

Sections d'un rapport de laboratoire

  • Titre de page: Le titre décrit l'objet de la recherche. La page de titre doit également inclure le nom de l'étudiant, le nom de l'instructeur du laboratoire et la section du laboratoire.
  • Introduction: L'introduction fournit au lecteur des informations générales sur le problème et fournit la justification de la conduite de la recherche. L'introduction doit intégrer et citer des sources extérieures. Vous devez éviter d'utiliser des sites Web et des encyclopédies pour ces informations de base. L'introduction doit commencer par des déclarations plus larges et générales qui encadrent la recherche et devenir plus spécifiques, énonçant clairement vos hypothèses vers la fin.
  • Méthodes : La section méthodes décrit comment l'étude a été conçue pour tester vos hypothèses. Cette section doit fournir suffisamment de détails pour que quelqu'un reprenne votre étude. Cette section explique ce que vous avez fait. Il ne doit pas s'agir d'une liste à puces d'étapes et de matériaux utilisés ; il ne doit pas non plus se lire comme une recette que le lecteur doit suivre. En règle générale, cette section est écrite à la première personne au passé sous forme de paragraphe depuis que vous avez mené l'expérience.
  • Résultats: Cette section fournit une description écrite des données sous forme de paragraphe. Quelle a été la plus grande réaction ? La moindre réaction ? Cette section doit également inclure des graphiques ou des tableaux numérotés avec des titres descriptifs. L'objectif est de présenter les données, pas d'interpréter les données. Ne discutez pas pourquoi quelque chose s'est produit, dites simplement ce qui s'est passé.
  • Discussion: Dans cette section, vous interprétez et évaluez de manière critique vos résultats. Généralement, cette section commence par passer en revue vos hypothèses et si vos données appuient vos hypothèses. En décrivant les conclusions qui peuvent être tirées de votre recherche, il est important d'inclure des études externes qui aident à clarifier vos résultats. Vous devriez citer des ressources extérieures. Qu'est-ce qui est le plus important dans la recherche? Quel est le message à retenir ? La section de discussion comprend également des idées pour des recherches plus approfondies et des discussions sur les sources potentielles d'erreur. Que pourriez-vous améliorer si vous réalisiez cette expérience une deuxième fois ?

L'acide fumarique

L'acide fumarique est un composé organique de formule HO2CCH=CHCO2H. Un solide blanc, l'acide fumarique est largement présent dans la nature. Il a un goût de fruit et a été utilisé comme additif alimentaire. Son numéro E est E297. [3] Les sels et esters sont appelés fumarates. Le fumarate peut également faire référence au C
4 H
2 O 2−
4 ion (en solution). L'acide fumarique est l'isomère trans de l'acide butènedioïque, tandis que l'acide maléique est l'isomère cis.

  • L'acide fumarique
  • transAcide -1,2-éthylènedicarboxylique
  • Acide 2-butènedioïque
  • trans-Acide butènedioïque
  • Acide allomaléique
  • Acide bolétique
  • Acide donitique
  • Acide lichénique
  • 110-17-8 Oui
  • CHEBI:18012 Y
  • ChEMBL503160 Y
  • 10197150 O
  • DB04299 O
  • C00122 Oui
  • 88XHZ13131 Y
InChI=1S/C4H4O4/c5-3(6)1-2-4(7)8/h1-2H,(H,5,6)(H,7,8)/b2-1+ Y Clé : VZCYOOQTPOCHFL- OWOJBTEDSA-N O

Introduction

La biologie synthétique est, selon un rapport de la National Academy of Sciences (2013, 2) des groupes de travail des États-Unis, du Royaume-Uni et de la Chine, « une discipline émergente qui combine à la fois des approches scientifiques et techniques pour l'étude et la manipulation de la biologie ». Des descriptions similaires ont été avancées par d'autres commissions et études. Par exemple, un avis conjoint de trois comités scientifiques de la Commission européenne (Breitling et al. 2015) souligne le rôle des approches de conception et d'ingénierie en déclarant que la biologie synthétique est « l'application de la science, de la technologie et de l'ingénierie pour faciliter et accélérer la conception , la fabrication et/ou la modification de matériel génétique dans des organismes vivants. Un rapport du Secrétariat de la Convention sur la diversité biologique (2015) suggère que bien qu'il n'y ait pas de définition internationale convenue, les principales caractéristiques de la biologie synthétique comprennent « la synthèse de novo du matériel génétique et une approche fondée sur l'ingénierie pour développer des composants, des organismes et produits.

Les partisans de la biologie synthétique suggèrent que ses capacités à concevoir et à reconcevoir des composants et des systèmes biologiques permettront de relever les défis mondiaux en matière d'alimentation et d'énergie, de propulser la transformation industrielle alors que les processus bio-ingénierie durables remplacent les technologies pétrochimiques actuelles et d'offrir de nouvelles méthodes basées sur les gènes pour cibler les conditions médicales humaines. et les maladies transmises par les insectes (Church et Regis 2012 Weber et Fussenegger 2012 National Academies of Science 2013 Le Feuvre et al. 2016). La croissance de la biologie synthétique a été stimulée par une série de développements scientifiques et technologiques. Ceux-ci incluent des améliorations dans la synthèse d'ADN (fragments plus longs et une plus grande précision), des coûts de synthèse et de séquençage d'ADN réduits, de nouvelles capacités non seulement de lire mais aussi d'éditer et de réécrire les gènes et les cellules des organismes, les avancées dans les techniques de conception et de modélisation en bio-ingénierie, des outils améliorés pour l'assemblage et l'ingénierie biologiques, le développement de pièces biologiques standardisées et l'utilisation de méthodes automatisées et gourmandes en données pour accélérer la découverte et les tests (Canton et al. 2008 Cheng et Lu 2012 Keasling 2012 Church et al. 2014 Lienert et al. 2014 Breitling et Takano 2015 Shih et Moraes 2016). La diffusion de la biologie synthétique a également été accélérée par des programmes de recherche ciblés et des politiques publiques, notamment le financement de plusieurs agences fédérales aux États-Unis (Wilson Center 2015 Si et Zhao 2016), par le réseau britannique de centres de recherche en biologie synthétique et son réseau national de biologie synthétique. feuille de route (UK Synthetic Biology Roadmap Coordination Group 2012 Synthetic Biology Leadership Council 2016), par des projets de l'Union européenne (ERASynBio 2014) et par un soutien croissant en Chine (Synbiobeta 2016). Augmentation des investissements en R&D en biologie synthétique et acquisition de propriété intellectuelle par des entreprises de premier plan du secteur privé dans les secteurs pharmaceutique, agricole, chimique et autres (OTI 2015 Carbonell et al. 2016), de nouvelles entreprises en démarrage avec des objectifs ambitieux tels que le lait sans vache ou l'ouverture -source d'insuline (Qiu 2014 Tucker 2015), les laboratoires de bio-piratage communautaires (Scudellari 2013) et le concours international de biologie synthétique iGEM (Kelwick et al. 2015) ont également contribué à l'émergence du domaine. Dans le même temps, des préoccupations d'ordre éthique, de risque, d'équité et d'autres politiques ont été soulevées au sujet des implications potentielles des applications de la biologie synthétique (Tucker et Zilinskas 2006 ETC Group 2010 OCDE 2014 Engelhard 2016). Ces préoccupations ont attiré l'attention sur l'importance de la recherche et de l'innovation responsables en biologie synthétique (Douglas et Stemerding 2013 Li et al. 2015 Shapira et Gök 2015).

Dans ce contexte de progrès scientifique rapide, d'augmentation de la R&D publique et privée et de débat entre les parties prenantes sur la réglementation et la gouvernance de la biologie synthétique, des méthodes permettant de suivre la croissance de la recherche et de l'innovation en biologie synthétique sont essentielles pour éclairer l'engagement, la délibération politique et la gestion. , et de fournir des preuves pour la prise de décision. Bien qu'il existe un degré de convergence d'experts de haut niveau sur la conceptualisation de la biologie synthétique, il existe des frontières floues entre la technologie en question, les technologies héritées et d'autres nouvelles technologies qui pourraient y être liées (Nature Biotechnology 2009 Thomas 2014). Il existe des débats épistémiques sur les distinctions entre la biologie synthétique, la biologie des systèmes et le génie génétique (O'Malley et al. 2007 Calvert 2008). La biologie synthétique a un héritage qui remonte au projet du génome humain des années 1990 et au début des années 2000 (Shapira et al. 2015) et aux avancées antérieures dans la compréhension des gènes. Dans le même temps, la biologie synthétique entretient des relations avec les avancées d'autres disciplines, notamment l'ingénierie, la biochimie, l'agriculture et l'informatique. De récentes discussions en ligne, hébergées par le Centre d'échange pour la prévention des risques biotechnologiques dans le cadre de la Convention sur la diversité biologique (2015), démontrent un éventail de perspectives de différents pays et de diverses parties prenantes, sur une définition opérationnelle de la biologie synthétique.

Cet article propose une approche bibliométrique pour délimiter la biologie synthétique. Nous reconnaissons la notion large selon laquelle la biologie synthétique implique la conception et l'ingénierie de composants et de systèmes biologiques au niveau génétique. Nous reconnaissons également qu'il existe un débat important sur les détails qui affectent l'opérationnalisation d'une définition bibliométrique de la biologie synthétique. Nous avançons donc prudemment dans ces débats, sachant qu'ils ne sont pas encore résolus, pour proposer une stratégie pragmatique pour créer une définition bibliométrique de la biologie synthétique. Il y a relativement peu de travaux disponibles à ce jour sur la définition bibliométrique de la biologie synthétique, et notre examen de plusieurs des définitions publiées à ce jour les trouve soit trop étroites soit trop larges. Nous cherchons à contribuer en affinant une approche qui capture mieux la portée complexe de la biologie synthétique. Nous utilisons une méthode en plusieurs étapes, à partir de deux indices de publication (Web of Science et PubMed). L'approche est utilisée pour identifier les articles scientifiques publiés dans le domaine de la biologie synthétique et pour tracer les modèles d'émergence, y compris la diffusion internationale, le financement et les contributions disciplinaires.

La section suivante décrit notre stratégie de recherche et les étapes et procédures impliquées. Ceci est suivi par une comparaison de nos résultats avec ceux d'autres définitions bibliométriques récentes de la biologie synthétique et par une analyse des modèles d'émergence de la biologie synthétique indiqués par les publications de biologie synthétique capturées par notre approche. La dernière partie de l'article discute de l'analyse et de ses limites, tire des conclusions et suggère des pistes pour des travaux ultérieurs.


Les données de séquençage obtenues dans cette étude ont été déposées auprès du NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) sous le numéro d'accès GSE130399. Les données sources pour les Fig. 1e–g, 2b,e,f, 3a,b et 4b–d sont disponibles avec le papier en ligne. Les ensembles de données externes utilisés dans cette étude sont disponibles auprès de GEO : ENCODE DNase-seq (GSE37074), PolyA-RNA-seq (GSE39524) de cellules NIH/3T3 de souris, ensembles de données de cellules mixtes sci-CAR (GSE117089), SPLiT-seq (GSE110823 ), sci-RNA-seq (GSE98561), Drop-seq (GSE63269), sci-ATAC-seq (GSE67446) et dscATAC-seq (GSE123581) ou sur le site Web 10X genomics, 10X scRNA-seq (https:// www.10xgenomics.com, ensemble de données 1k_hgmm_v3_nextgem). Toutes les autres données sont disponibles sur demande raisonnable.

de Laat, W. & Duboule, D. Topologie des activateurs de développement des mammifères et de leurs paysages régulateurs. La nature 502, 499–506 (2013).

Johnson, D. S., Mortazavi, A., Myers, R. M. & Wold, B. Cartographie à l'échelle du génome des interactions protéine-ADN in vivo. Science 316, 1497–1502 (2007).

Crawford, G.E. et al. Cartographie à l'échelle du génome des sites hypersensibles à la DNase à l'aide du séquençage de signature massivement parallèle (MPSS). Génome Res. 16, 123–131 (2006).

Buenrostro, J. D., Giresi, P. G., Zaba, L. C., Chang, H. Y. & Greenleaf, W. J. Transposition de la chromatine native pour le profilage épigénomique rapide et sensible de la chromatine ouverte, des protéines de liaison à l'ADN et de la position des nucléosomes. Nat. Méthodes 10, 1213–1218 (2013).

Yue, F. et al. Une encyclopédie comparative des éléments d'ADN dans le génome de la souris. La nature 515, 355–364 (2014).

Le consortium du projet ENCODE. Une encyclopédie intégrée des éléments d'ADN dans le génome humain. La nature 489, 57–74 (2012).

Kelsey, G., Stegle, O. & Reik, W. Epigénomique à cellule unique : enregistrer le passé et prédire l'avenir. Science 358, 69–75 (2017).

Buenrostro, J.D. et al. L'accessibilité de la chromatine unicellulaire révèle des principes de variation régulatrice. La nature 523, 486–490 (2015).

Cusanovich, D.A. et al. Profilage cellulaire unique multiplex de l'accessibilité de la chromatine par indexation cellulaire combinatoire. Science 348, 910–914 (2015).

Jin, W. et al. Détection à l'échelle du génome des sites hypersensibles à la DNase I dans des cellules individuelles et des échantillons de tissus FFPE. La nature 528, 142–146 (2015).

Rotem, A. et al. ChIP-seq à cellule unique révèle des sous-populations cellulaires définies par l'état de la chromatine. Nat. Biotechnologie. 33, 1165–1172 (2015).

Harada, A. et al. Une méthode de marquage d'intégration de la chromatine permet un profilage épigénomique avec une entrée plus faible. Nat. Cell Biol. 21, 287–296 (2019).

Hainer, S. J., Boskovic, A., McCannell, K. N., Rando, O. J. & Fazzio, T. G. Profilage des facteurs de pluripotence dans des cellules individuelles et des embryons précoces. Cellule 177, 1319-1329.e1311 (2019).

Kaya-Okur, H.S. et al. CUT&Tag pour un profilage épigénomique efficace de petits échantillons et de cellules individuelles. Nat. Commun. 10, 1930 (2019).

Nagano, T. et al. Le Hi-C unicellulaire révèle une variabilité de cellule à cellule dans la structure des chromosomes. La nature 502, 59–64 (2013).

Guo, H. et al. Paysages de méthylome à cellule unique de cellules souches embryonnaires de souris et d'embryons précoces analysés à l'aide d'un séquençage au bisulfite à représentation réduite. Génome Res. 23, 2126–2135 (2013).

Smallwood, S.A. et al. Séquençage au bisulfite unicellulaire à l'échelle du génome pour évaluer l'hétérogénéité épigénétique. Nat. Méthodes 11, 817–820 (2014).

Mooijman, D., Dey, S. S., Boisset, J. C., Crosetto, N. & van Oudenaarden, A. Le séquençage à cellule unique 5hmC révèle la variabilité de cellule à cellule à l'échelle du chromosome et permet la reconstruction de la lignée. Nat. Biotechnologie. 34, 852–856 (2016).

Zhu, C. et al. Paysages monocellulaires de 5-formylcytosine d'embryons précoces de mammifères et de CES à une résolution à base unique. Cellule souche 20, 720-731.e725 (2017).

Wu, X., Inoue, A., Suzuki, T. & Zhang, Y. Cartographie simultanée de la déméthylation active de l'ADN et de l'échange de chromatides sœurs dans des cellules individuelles. Gènes Dev. 31, 511–523 (2017).

Macosko, E.Z. et al. Profilage d'expression à l'échelle du génome hautement parallèle de cellules individuelles à l'aide de gouttelettes d'un nanolitre. Cellule 161, 1202–1214 (2015).

Klein, A.M. et al. Code-barres de gouttelettes pour la transcriptomique unicellulaire appliquée aux cellules souches embryonnaires. Cellule 161, 1187–1201 (2015).

Preissl, S. et al. L'analyse d'un seul noyau de la chromatine accessible dans le cerveau antérieur de la souris en développement révèle une régulation transcriptionnelle spécifique au type de cellule. Nat. Neurosques. 21, 432–439 (2018).

Lake, B.B. et al. Analyse unicellulaire intégrative des états transcriptionnels et épigénétiques dans le cerveau humain adulte. Nat. Biotechnologie. 36, 70–80 (2018).

Luo, C. et al. Les méthylomes unicellulaires identifient les sous-types neuronaux et les éléments régulateurs dans le cortex des mammifères. Science 357, 600–604 (2017).

Grosselin, K. et al. ChIP-seq unicellulaire à haut débit identifie l'hétérogénéité des états de la chromatine dans le cancer du sein. Nat. Genet. 51, 1060–1066 (2019).

Dey, S. S., Kester, L., Spanjaard, B., Bienko, M. & van Oudenaarden, A. Séquençage intégré du génome et du transcriptome de la même cellule. Nat. Biotechnologie. 33, 285–289 (2015).

Macaulay, I.C. et al. G&T-seq : séquençage parallèle de génomes et transcriptomes unicellulaires. Nat. Méthodes 12, 519–522 (2015).

Angermueller, C. et al. Le séquençage monocellulaire parallèle relie l'hétérogénéité transcriptionnelle et épigénétique. Nat. Méthodes 13, 229–232 (2016).

Hou, Y. et al. Le séquençage unicellulaire triple omique révèle une hétérogénéité génétique, épigénétique et transcriptomique dans les carcinomes hépatocellulaires. Rés. 26, 304–319 (2016).

Hu, Y. et al. Profilage simultané du transcriptome et du méthylome d'ADN à partir d'une seule cellule. Génome Biol. 17, 88 (2016).

Guo, F. et al. Séquençage multi-omique unicellulaire d'embryons précoces de souris et de cellules souches embryonnaires. Rés. 27, 967–988 (2017).

Pott, S. Mesure simultanée de l'accessibilité de la chromatine, de la méthylation de l'ADN et du phasage des nucléosomes dans des cellules individuelles. eLife 6, e23203 (2017).

Clark, S.J. et al. scNMT-seq permet le profilage conjoint de la méthylation et de la transcription de l'ADN d'accessibilité de la chromatine dans des cellules individuelles. Nat. Commun. 9, 781 (2018).

Liu, L. et al. La déconvolution des couches multi-omiques unicellulaires révèle une hétérogénéité régulatrice. Nat. Commun. 10, 470 (2019).

Li, G. et al. Profilage conjoint de la méthylation de l'ADN et de l'architecture de la chromatine dans des cellules individuelles. Nat. Méthodes 16, 991–993 (2019).

Lee, D.S. et al. Profilage simultané de la structure du génome 3D et de la méthylation de l'ADN dans des cellules humaines individuelles. Nat. Méthodes 16, 999–1006 (2019).

Stoeckius, M. et al. Mesure simultanée d'épitope et de transcriptome dans des cellules individuelles. Nat. Méthodes 14, 865–868 (2017).

Peterson, V.M. et al. Quantification multiplexée de protéines et de transcrits dans des cellules individuelles. Nat. Biotechnologie. 35, 936–939 (2017).

Cao, J. et al. Profilage conjoint de l'accessibilité de la chromatine et de l'expression des gènes dans des milliers de cellules individuelles. Science 361, 1380–1385 (2018).

Chen, S., Lake, B.B. & amp Zhang, K. Séquençage à haut débit du transcriptome et de l'accessibilité de la chromatine dans la même cellule. Nat. Biotechnologie. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0290-0 (2019).

Rosenberg, A.B. et al. Profilage unicellulaire du cerveau et de la moelle épinière de souris en développement avec un code-barres à pool divisé. Science 360, 176–182 (2018).

Peng, X. et al. TELP, une méthode de construction de bibliothèque sensible et polyvalente pour le séquençage de nouvelle génération. Acides nucléiques Res. 43, e35 (2015).

Lareau, C.A. et al. Indexation combinatoire basée sur les gouttelettes pour l'accessibilité à la chromatine unicellulaire à grande échelle. Nat. Biotechnologie. 37, 916–924 (2019).

Cao, J. et al. Profil transcriptionnel monocellulaire complet d'un organisme multicellulaire. Science 357, 661–667 (2017).

Fang, R. et al. Le regroupement rapide et précis d'épigénomes unicellulaires révèle des éléments cis-régulateurs dans des types cellulaires rares. Préimpression à bioRxiv https://doi.org/10.1101/615179 (2019).

Tasic, B. et al. Taxonomie des cellules corticales de souris adultes révélées par transcriptomique unicellulaire. Nat. Neurosques. 19, 335–346 (2016).

McCarthy, D. J., Chen, Y. & Smyth, G. K. Analyse d'expression différentielle d'expériences multifactorielles d'ARN-Seq en ce qui concerne la variation biologique. Acides nucléiques Res. 40, 4288–4297 (2012).

Khan, A. et al. JASPAR 2018 : mise à jour de la base de données en accès libre des profils de liaison aux facteurs de transcription et de son framework web. Acides nucléiques Res. 46, D260–D266 (2018).

Lai, T. et al. SOX5 contrôle la génération séquentielle de sous-types distincts de neurones corticofuges. Neurone 57, 232–247 (2008).

Sun, W. et al. SOX9 est un marqueur nucléaire spécifique des astrocytes dans le cerveau adulte en dehors des régions neurogènes. J. Neurosci. 37, 4493–4507 (2017).

Gorkin, D. U. et al. Un atlas des paysages dynamiques de la chromatine chez le fœtus de souris en développement. La nature (dans la presse).

Yu, M. & Ren, B. L'organisation tridimensionnelle des génomes de mammifères. Annu. Rév. Cell Dev. Biol. 33, 265–289 (2017).

Fang, R. et al. Cartographie des interactions de la chromatine à longue distance par ChIP-seq assistée par ligature de proximité. Rés. 26, 1345–1348 (2016).

Haghverdi, L., Buttner, M., Wolf, F. A., Buettner, F. & Theis, F. J. Le pseudo-temps de diffusion reconstruit de manière robuste la ramification des lignées. Nat. Méthodes 13, 845–848 (2016).

Schep, A. N., Wu, B., Buenrostro, J. D. & Greenleaf, W. J. chromVAR : déduction de l'accessibilité associée au facteur de transcription à partir de données épigénomiques unicellulaires. Nat. Méthodes 14, 975–978 (2017).

Martynoga, B., Drechsel, D. & Guillemot, F. Contrôle moléculaire de la neurogenèse : une vue du cortex cérébral des mammifères. Harb de printemps froid. Apercevoir. Biol. 4, a008359 (2012).

Mulqueen, R.M. et al. L'ATAC-seq à cellule unique amélioré révèle la dynamique de la chromatine de la corticogenèse in vitro. Préimpression à bioRxiv https://doi.org/10.1101/637256 (2019).

Pliner, H.A. et al. Cicéron prédit les interactions de l'ADN cis-régulatrices à partir des données d'accessibilité de la chromatine unicellulaire. Mol. Cellule 71, 858-871.e858 (2018).

Langmead, B. & Salzberg, S. L. Alignement rapide à lecture espacée avec Bowtie 2. Nat. Méthodes 9, 357–359 (2012).

Dobin, A. & Gingeras, T. R. Mapping RNA-seq lit avec STAR. Cour. Protoc. Bioinformatique 51, 11.14.1–11.14.19 (2015).

Zhang, Y. et al. Analyse basée sur un modèle de ChIP-Seq (MACS). Génome Biol. 9, R137 (2008).

Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E. & Satija, R. Intégration de données transcriptomiques unicellulaires dans différentes conditions, technologies et espèces. Nat. Biotechnologie. 36, 411–420 (2018).

Ramirez, F., Dundar, F., Diehl, S., Gruning, B. A. & Manke, T. deepTools : une plate-forme flexible pour explorer les données de séquençage en profondeur. Acides nucléiques Res. 42, W187–W191 (2014).

Heinz, S. et al. Des combinaisons simples de facteurs de transcription déterminant la lignée amorcent les éléments de régulation cis requis pour les identités des macrophages et des cellules B. Mol. Cellule 38, 576–589 (2010).

Subelj, L. & Bajec, M. Déploiement des communautés dans de grands réseaux complexes : combiner la propagation d'étiquettes défensive et offensive pour l'extraction de noyaux. Phys. Rév. E Stat. Nonlin. Physique de la matière molle 83, 036103 (2011).

Angerer, P. et al. destin : cartes de diffusion de données unicellulaires à grande échelle dans R. Bioinformatique 32, 1241–1243 (2016).

Juric, I. et al. CARTES : analyse basée sur un modèle des interactions à longue distance de la chromatine à partir des expériences PLAC-seq et HiChIP. Calcul PLoS. Biol. 15, e1006982 (2019).


Altman KI, Gerber GB, Okada S : Biochimie des rayonnements. Presse académique, New York, 1970

Arena V : Rayonnements ionisants et vie. Le C.V. Compagnie Mosby, Saint-Louis, 1971

Oberley LW, Lindgren AL, Baker SA, Stevens RH : L'ion superoxyde comme cause de l'effet de l'oxygène. Radiat Res 68 : 320-328, 1976

Biaglow JE, Mitchell JB, Held K : L'importance du peroxyde et du superoxyde dans la réponse aux rayons X. Int J Radiat Oncol Biol Phys 22 : 665-669, 1992

Hall EJ : Radiobiologie pour le radiologue. Lippincott Williams et Wilkins, Philadelphie, 2000

Chiu SM, Xue LY, Friedman LR, Oleinick NL : Sensibilisation à médiation par les ions de cuivre des sites de fixation de la matrice nucléaire aux rayonnements ionisants. Biochimie 32 : 6214-6219, 1993

Petkau A, Chelack WS, Pleskach SD : Protection des souris post-irradiées par la superoxyde dismutase. Int J Radiat Biol 29 : 297-299, 1976

Biaglow JE, Clark EP, Epp ER, Morse-Guadio M, Varnes ME, Mitchell JB: thiols non protéiques et réponse aux radiations des cellules de carcinome pulmonaire humain A549. Int J Radiat Biol 44 : 489-495, 1983

Biaglow JE, Varnes ME, Clark EP, Epp ER : Le rôle des thiols dans la réponse cellulaire aux radiations et aux médicaments. Radiat Res 95 : 437-455, 1983

Mitchell JB, Russo A: Le rôle du glutathion dans la cytotoxicité induite par les radiations et les médicaments. Br J Cancer 55 : S96–S104, 1987

Tuttle SW, Varnes ME, Mitchell JB, Biaglow JE: Sensibilité aux oxydants chimiques et aux radiations dans les lignées cellulaires CHO déficientes en activité du cycle oxydatif des pentoses. Int J Radiat Oncol Biol Phys 22 : 671-675, 1992

St.Clair DK, Wan XS, Oberley TD, Muse KE, St.Clair WH : Suppression de la transformation néoplasique radio-induite par la surexpression de la superoxyde dismutase mitochondriale. Mol Carcinogenèse 6 : 238-242, 1992

Epperly MW, Epstein CJ, Travis EL, Greenberger JS : La diminution de la résistance aux radiations pulmonaires des souris déficientes en manganèse superoxyde dismutase (MnSOD) est corrigée par la thérapie génique intratrachéale humaine de manganèse superoxyde dismutase-plasmide/liposome (SOD2-PL). Radiat Res 154 : 365-374, 2000

Vujaskovic Z, Batinic-Haberle I, Rabbani ZN, Feng QF, Kang SK, Spasojevic I, Samulski TV, Fridovich I, Dewhirst MW, Anscher MS : Un antioxydant métalloporphyrine catalytique de petit poids moléculaire avec des propriétés mimétiques de la superoxyde dismutase (SOD) protège les poumons blessure radio-induite. Free Radic Biol Med 33(6) : 857-863, 2002

Ayene IS, Stamato TD, Mauldin SK, Biaglow JE, Tuttle SW, Jenkins SF, Koch CJ : la mutation du gène de la glucose-6-phosphate déshydrogénase entraîne l'inactivation de la liaison de l'ADN Ku pendant le stress oxydatif. J Biol Chem 277 : 9929-9935, 2002

Oberley LW, St. Clair DK, Autor AP, Oberley TD : Augmentation de l'activité de la superoxyde dismutase de manganèse dans le cœur de souris après irradiation X. Arch Biochem Biophys 254 : 69-80, 1987

Summers RW, Maves BV, Reeves RD, Arjes LJ, Oberley LW : L'irradiation augmente la superoxyde dismutase dans le muscle lisse intestinal du rat. Free Radic Biol Med 6 : 261-270, 1989

Kim SG, Nam SY, Kim CW, Kim JH, Cho CK, Yoo SY : Amélioration de l'expression des gènes de glutathion-S-transférase hépatique inductible par rayonnement Ya, Yb1, Yb2, Yc1 et Yc2 par oltipraz : Rôle possible dans la radioprotection. Mol Pharmacol 51(2) : 225-233, 1997

Shimizu T, Iwanaga M, Yasunaga A, Urata Y, Goto S, Shibata S, Kondo T : rôle protecteur de la synthèse du glutathion sur les dommages à l'ADN induits par les rayonnements dans le cerveau du lapin. Neurobiologie cellulaire et moléculaire 18 : 299-310, 1998

Guo G, Yan-Sanders Y, Lyn-Cook BD, Wang T, Tamae D, Ogi J, Khaletskiy A, Li Z, Weydert C, Longmate JA, Huang TT, Spitz DR, Oberley LW, Li JJ : manganèse superoxyde dismutase- expression génique médiée dans les réponses adaptatives induites par le rayonnement. Mol Cell Biol 23 : 2362-2378, 2003

Mitchell P : Le concept de chaîne respiratoire de Keilin et ses conséquences chimiosmotiques. Sciences 206 : 1148-1159, 1979

Lehninger AL : Principaux de Lehninger en biochimie. Worth Publishers Inc., New York, NY, 2000

Szent-Györgyi A : Biologie électronique et cancer. Marcel Dekker Inc., New York, NY, 1976

Boveris A, Cadenas E : Production de radicaux superoxydes et de peroxyde d'hydrogène dans les mitochondries. Superoxyde dismutase : Volume II, L.W. Oberley, éd. CRC Press Inc., Boca Raton, Floride, 1982

Halliwell, Gutteridge : Radicaux libres en biologie et médecine. Oxford University Press Inc., New York, NY, 1989

Esterbauer HH, Zollner H, Schaur RJ : Aldéhydes formés par peroxydation lipidique : mécanismes de formation, d'occurrence et de détermination. Oxydation des lipides membranaires. CRC Press Inc., Boca Raton, Floride, p. 240-268, 1990

Yamamoto Y, Niki E : Rôle des antioxydants dans la peroxydation lipidique. Oxydation des lipides membranaires. CRC Press Inc., Boca Raton, Floride, pp. 286-301

Gerschman R, Gilbert DL, Nye SW, Dwyer P, Fenn WO : Oxygen poisoning and X-irradiation : A mécanisme in common Science 119 : 623-626, 1954

Jamieson D : Toxicité de l'oxygène et métabolites réactifs de l'oxygène chez les mammifères. Free Radic Biol Med 7 : 87–108, 1989

Harman D : Vieillissement : Une théorie basée sur la chimie des radicaux libres et des radiations. J Gerontol 2: 298-300, 1957

Finkel T, Holbrook NJ: Oxidants, oxidative stress and the biology of aging. Nature 408: 239–247, 2000

Oberley LW, Oberley TD, Buettner GR: Cell division in normal and transformed cells: The possible role of superoxide and hydrogen peroxide. Med Hypotheses 7: 21–42, 1981

Spitz DR, Sim JE, Ridnour LA, Galoforo SS, Lee YJ: Glucose deprivation-induced oxidative stress in human tumor cells: A fundamental defect in metabolism? Ann NY Acad Sci 899: 349–362, 2000

Schafer FQ, Buettner GR: Redox environment of the cell as viewed through the redox state of the glutathione disulfide/glutathione couple. Free Radic Biol Med 30: 1191–1212, 2001

Sies H: Oxidative stress: Oxidants and antioxidants. Exp Physiol 82: 291–295, 1997

Finkel T, Holbrook NJ: Oxidants, oxidative stress and the biology of aging. Nature 408(6809): 239–247, 2000

Oberley LW: Anticancer therapy by overexpression of superoxide dismutase. Antioxidants & Redox Signaling 3(3): 461–472, 2001

Gonzalez-Zulueta M, Ensz LM, Mukhina G, Lebovitz RM, Zwacka RM, Engelhardt JF, Oberley LW, Dawson VL, Dawson TM: Manganese superoxide dismutase protects nNOS neurons from NMDA and nitric oxidemediated neurotoxicity. J Neuroscience 18(6): 2040–2055, 1998

Milgram NW, Head E, Muggenburg B, Holowachuk D, Murphey H, Estrada J, Ikeda-Douglas CJ, Zicker SC, Cotman CW: Landmark discrimination learning in the dog: Effects of age, an antioxidant fortified food, and cognitive strategy. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 26(6): 679–695, 2002

Klein EA, Thompson IM, Lippman SM, Goodman PJ, Albanes D, Taylor PR, Coltman C: SELECT: The selenium and vitamin E cancer prevention trial. Urol Oncol 21: 59–65, 2003

Martin A: Antioxidant vitamins E and C and risk of Alzheimer's disease. Nutrition Reviews 61(2): 69–73, 2003

Bulger EM, Maier RV: An argument for Vitamin E supplementation in the management of systemic inflammatory response syndrome. Shock 19(2): 99–103, 2003

Ueda S, Masutani H, Nakamura H, Tanaka T, Ueno M, Yodoi J: Redox control of cell death. Antioxidants & Redox Signaling 4(3): 405–414, 2002

Nakamura H, Nakamura K, Yodoi J: Redox regulation of cellular activation. Ann Rev Immunol 15: 351–369, 1997

Rhee SG, Chang TS, Bae YS, Lee SR, Kang SW: Cellular regulation by hydrogen peroxide. J Am Soc Nephrology

Claiborne A, Mallett TC, Yeh JI, Luba J, Parsonage D: Structural, redox, and mechanistic parameters for cysteine-sulfenic acid function in catalysis and regulation. Adv Protein Chem 58: 215–276, 2001

Claiborne A, Yeh JI, Mallett TC, Luba J, Crane EJ, Charrier V, Parsonage D: Protein-sulfenic acids: Diverse roles for an unlikely player in enzyme catalysis and redox regulation. Biochemistry 38(47): 15407–15416, 1999

Xiao J, Biaglow JE, Chae-Park HJ, Jin J, Tuel-Ahlgren L, Myers DE, Burkhardt AL, Bolen JB, Uckun FM: Role of hydroxyl radicals in radiation-induced activation of lyn tyrosine kinase in human B-cell precursors. Leukemia & Lymphoma 22(5-6): 421–430, 1996

Sun Yi, Oberley LW: Redox regulation of transcriptional activators. Free Radic Biol Med 21: 335–348, 1996

Lee YJ, Galoforo SS, Berns CM, Chen JC, Davis BH, Sim JE, Corry PM, Spitz DR: Glucose deprivation-induced cytotoxicity and alterations in mitogen-activated protein kinase activation are mediated by oxidative stress in multidrug-resistant human breast carcinoma cells. J Biol Chem 273: 5294–5299, 1998

Blackburn RV, Spitz DR, Liu X, Galoforo SS, Sim JE, Ridnour LA, Chen JC, Davis BH, Corry PM, Lee YJ: Metabolic oxidative stress activates signal transduction and gene expression during glucose deprivation in human tumor cells. Free Radic Biol Med 26: 419–430, 1999

Lee YJ, Galoforo SS, Sim JE, Ridnour LA, Choi J, Forman HJ, Corry PM, Spitz DR: Dominant-negative Jun N-terminal protein kinase (JNK-1) inhibits metabolic oxidative stress during glucose deprivation in human breast carcinoma cells. Free Radic Biol Med 28: 575–584, 2000

Goswami PC, Sheren J, Albee LD, Parsian AJ, Sim JE, Ridnour LA, Higashikubo R, Hunt CR, Spitz DR: Cell cycle coupled variation in Topoisomerase II? mRNA is regulated by the 3'-untranslated region: Possible role of redox sensitive protein binding in mRNA stability. J Biol Chem 275: 38384–38392, 2000

Song JJ, Rhee JG, Suntharalingam M, Walsh SA, Spitz DR, Lee YJ: Role of glutaredoxin in metabolic oxidative stress: Glutaredoxin as a sensor of oxidative stress mediated by H2O2. J Biol Chem 277(48): 46566–46575, 2002

Menon SG, Sarsour EH, Spitz DR, Ryuji Higashikubo, Zhang H, Strum M, Goswami PC: Redox regulation of the G1 to S transition in the mouse embryo fibroblast cell cycle. Cancer Res 63: 2109–2117, 2003

Watson WH, Pohl J, Montfort WR, Stuchlik O, Reed MS, Powis G, Jones DP: Redox potential of human thioredoxin-1 and identification of a second dithiol/disulfide motif. J Biol Chem 278: 33408–33415, 2003

Hainaut P, Mann K: Zinc binding and redox control of p53 structure and function. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 611–623, 2001

Kroncke KD: Zinc finger proteins as molecular targets for nitric oxide-mediated gene regulation. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 565–575, 2001

Wilcox DE, Schenk AD, Feldman BM, Xu Y: Oxidation of zinc-binding cysteine residues in transcription factor proteins. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 549–564, 2001

Webster KA, Prentice H, Bishopric NH: Oxidation of zinc finger transcription factors: Physiological consequences. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 535–548, 2001

Ignarro LJ: Nitric oxide as a unique signaling molecule in the vascular system: A historical overview. J Physiol & Pharmacol 53(4 Pt 1): 503–514, 2002

Lancaster JR: A tutorial on the diffusibility and reactivity of free nitric oxide. Nitric Oxide 1(1): 18–30, 1997

Borek C, Troll W: Modifiers of free radicals inhibit in vitro the oncogenic actions of X-rays, bleomycin, and the tumor promoter 12-O-tetradecanoylphorbol 13-acetate. Proc Natl Acad Sci USA 80(5): 1304–1307, 1983

Delanian S, Baillet F, Huart J, Lefaix JL, Maulard C, Housset M: Successful treatment of radiation-induced fibrosis using liposomal Cu/Zn superoxide dismutase: Clinical trial. Radiother Oncol 32: 12–20, 1994

Lefaix JL, Delanian S, Leplat JJ, Tricaud Y, Martin M, Nimrod A, Baillet F, Daburon F: Successful treatment of radiation-induced fibrosis using Cu/Zn-SOD and Mn-SOD: An experimental study. Int J Radiat Oncol Biol Phys 35: 305–312, 1996

Greenberger JS, Epperly MW, Gretton J, Jefferson M, Nie S, Bernarding M, Kagan V, Guo HL: Radioprotective gene therapy. Current Gene Therapy 3(3): 183–195, 2003

Kang SK, Rabbani ZN, Folz RJ, Golson ML, Huang H, Yu D, Samulski TS, Dewhirst MW, Anscher MS, Vujaskovic Z: Overexpression of extracellular superoxide dismutase protects mice from radiation-induced lung injury. Int J Radiat Oncol Biol Phys 57(4): 1056–1066, 2003

Zhao W, Spitz DR, Oberley LW Robbins MEC: Redox modulation of the pro-fibrogenic mediator plasminogen activator inhibitor-1. Cancer Res 61: 5537–5543, 2001

Azzam EI, de Toledo SM, Spitz DR, Little JB: Oxidative metabolism modulates signal transduction and micronucleus formation in bystander cells from ?-particle-irradiated normal human fibroblasts. Cancer Res 62: 5436–5442, 2002

Leach JK, Black SM, Schmidt-Ullrich RK, Mikkelsen RB: Activation of constitutive nitric-oxide synthase activity is an early signaling event induced by ionizing radiation. J Biol Chem 277(18): 15400–15406, 2002

Leach JK, Van Tuyle G, Lin PS, Schmidt-Ullrich R, Mikkelsen RB: Ionizing radiation-induced, mitochondria-dependent generation of reactive oxygen/nitrogen. Cancer Res 61(10): 3894–3901, 2001

Mikkelsen RB, Wardman P: Biological chemistry of reactive oxygen and nitrogen and radiation-induced signal transduction mechanisms. Oncogene 22(37): 5734–5754, 2003

Wu LJ, Randers-Pehrson G, Xu A, Waldren CA, Geard CR, Yu Z, Hei TK: Targeted cytoplasmic irradiation with alpha particles induces mutations in mammalian cells. Proc Natl Acad Sci USA 96(9): 4959–4964, 1999

Boveris A: Mitochondrial production of superoxide radical and hydrogen peroxide. Adv Exp Med Biol 78: 67–82, 1977

Morgan WF: Non-targeted and delayed effects of exposure to ionizing radiation: II. Radiation-induced genomic instability and bystander effects in vivo, clastogenic factors and transgenerational effects. Radiat Res 159: 581–596, 2003

Buettner GR, Ng C, Oberley LW, Rodgers VG, Schafer FQ: Does MnSOD influence H2O2 production in mitochondria. Free Radic Biol Med 29(supplement 1): S21, 2000

Cecchii G: Function and structure of complex II of the respiratory chain. Annu. Rév. Biochem. 72: 77–109, 2003

Hamilton ML, Van Remmen H, Drake JA, Yang H, Guo ZM, Kewitt K, Walter CA, Richardson A: Does oxidative damage to DNA increase with age? Proc Natl Acad Sci USA 98(18): 10469–10474, 2001

Lu CY, Lee HC, Fahn HJ, Wei YH: Oxidative damage elicited by imbalance of free radical scavenging enzymes is associated with large-scale mtDNA deletions in aging human skin. Mutation Res 423(1-2): 11–21, 1999

Beckman KB, Ames BN: Mitochondrial aging: Open questions. Ann NY Acad Sci 854: 118–127, 1998

Hunt CR, Sim JE, Featherstone T, Golden W, Von Kapp-Herr C, Hock RA, Gomez RA, Parsian AJ, Spitz DR: Genomic instability and catalase gene amplification induced by chronic exposure to oxidative stress. Cancer Res 58: 3986–3992, 1998

Clutton SM, Townsend KM, Walker C, Ansell JD, Wright EG: Radiation-induced genomic instability and persisting oxidative stress in primary bone marrow cultures. Carcinogenesis 17(8): 1633–1639, 1996

Limoli CL, Giedzinski E, Morgan WF, Swarts SG, Jones GD, Hyun W: Persistent oxidative stress in chromosomally unstable cells. Cancer Res 63(12): 3107–3111, 2003

Varnes ME: Inhibition of pentose cycle of A549 cells by 6-aminonicotinamide: Consequences for aerobic and hypoxic radiation response and for radiosensitizer action. NCI Monographs (6): 199–203, 1988

Dent P, Yacoub A, Fisher PB, Hagan MP, Grant S: MAPK pathways in radiation responses. Oncogene 22(37): 5885–5896, 2003

Watters DJ: Oxidative stress in ataxia telangiectasia. Redox Report 8(1): 23–29, 2003

Wei SJ, Botero A, Hirota K, Bradbury CM, Markovina S, Laszlo A, Spitz DR, Yodoi J, Gius D: Thioredoxin nuclear translocation and interaction with redox factor-1 activates the AP-1 transcription factor in response to ionizing radiation. Cancer Res 60: 6688–6695, 2000

Bradbury CM, Locke JE, Wei SJ, Rene LM, Karimpour S, Hunt C, Spitz DR, Gius D: Increased activator protein 1 activity as well as resistance to heat-induced radiosensitization, hydrogen peroxide, and cisplatin are inhibited by indomethacin in oxidative stress-resistant cells. Cancer Res 61(8): 3486–3492, 2001

Karimpour S, Lou J, Lin LL, Rene LM, Lagunas L, Ma X, Karra S, Bradbury CM, Markovina S, Goswami PC, Spitz DR, Hirota K, Kalvakolanu DV, Yodoi J, Gius D: Thioredoxin reductase regulates AP-1 activity as well as thioredoxin nuclear localization via active cysteines in response to ionizing radiation. Oncogene 21: 6317–6327, 2002

Heinloth AN, Shackelford RE, Innes CL, Bennett L, Li L, Amin RP, Sieber SO, Flores KG, Bushel PR, Paules RS: ATM-dependent and-independent gene expression changes in response to oxidative stress, gamma irradiation, and UV irradiation. Radiat Res 160(3): 273–290, 2003

Suh YA, Arnold RS, Lassegue B, Shi J, Xu X, Sorescu D, Chung AB, Griendling KK, Lambeth JD: Cell transformation by the superoxide-generating oxidase Mox1. Nature 401(6748): 79–82, 1999

Li W-G, Miller FJ, Zhang HJ, Spitz DR, Oberley LW, Weintraub NL: H2O2-induced O2-production by a nonphagocytic NAD(P)H oxidase causes oxidant injury. J Biol Chem 276: 29251–29256, 2001

Bokoch GM, Knaus UG: NADPH oxidases: Not just for leukocytes anymore! Trends in Biochemical Sciences 28(9): 502–508, 2003

Cai H, Griendling KK, Harrison DG: The vascular NAD(P)H oxidases as therapeutic targets in cardiovascular diseases. Trends in Pharmacological Sciences 24(9): 471–478, 2003

Ohshima H, Tatemichi M, Sawa T: Chemical basis of inflammation-induced carcinogenesis. Cambre. Biochem Biophys 417(1): 3–11, 2003

Sorescu D, Griendling KK: Reactive oxygen species, mitochondria, and NAD(P)H oxidases in the development and progression of heart failure. Congestive Heart Failure 8(3): 132–140, 2002

Azzam EI, Toledo SM, Little JB: Oxidative metabolism, gap junctions and ionizing radiation-induced bystander effect. Oncogene 22: 7050–7057, 2003

Emerit I, Garban F, Vassy J, Levy A, Filipe P, Freitas J: Superoxide-mediated clastogenesis and anticlastogenic effects of exogenous superoxide dismutase. Proc Natl Acad Sci USA 93(23): 12799–12804, 1996

Wong GH, Elwell JH, Oberley LW, Goeddel DV: Manganous superoxide dismutase is essential for cellular resistance to cytotoxicity of tumor necrosis factor. Cell 58(5): 923–931, 1989

Xu Y, Greenstock CL, Trivedi A, Mitchel RE: Occupational levels of radiation exposure induce surface expression of interleukin-2 receptors in stimulated human peripheral blood lymphocytes. Radiat Environ Biophys 35(2): 89–93, 1996

Weichselbaum RR, Kufe DW, Hellman S, Rasmussen HS, King CR, Fischer PH, Mauceri HJ: Radiation-induced tumor necrosis factor-alpha expression: Clinical application of transcriptional and physical targeting of gene therapy. Lancet Oncol 3(11): 665–671, 2002

Tribble DL, Krauss RM, Chu BM, Gong EL, Kullgren BR, Nagy JO, La Belle M: Increased low density lipoprotein degradation in aorta of irradiated mice is inhibited by preenrichment of low density lipoprotein with alpha-tocopherol. J Lipid Res 41(10): 1666–1672, 2000

Shadley JD, Afzal V, Wolff S: Characterization of the adaptive response to ionizing radiation induced by low doses of X rays to human lymphocytes. Radiat Res 111(3): 511–517, 1987

Wolff S: The adaptive response in radiobiology: Evolving insights and implications. Environmental Health Perspectives 106(Suppl 1): 277–283, 1998

Waldren CA: Adaptive response induced by low levels of radiation. Summary and comments. Human & Experimental Toxicology 18(7): 452–453, 1999

Spitz DR, Dewey WC, Li GC: Hydrogen peroxide or heat shock induces resistance to hydrogen peroxide in Chinese hamster fibroblasts. J Cell Physiol 131: 364–373, 1987

Sullivan SJ, Roberts RJ, Spitz DR: Replacement of media in cell culture alters oxygen toxicity: Possible role of lipid aldehydes and glutathione transferases in O2 toxicité. J Cell Physiol 147: 427–433, 1991

Sullivan SJ, Oberley TD, Roberts RJ, Spitz DR: A stable O2-resistant cell line: Role of lipid peroxidation byproducts in O2-mediated injury. Am J Physiol (Lung Cell Mol Physiol) 262: L748–L756, 1992

Lee AK, Cho CK, Kim MS, Kim SG: Enhanced expression of microsomal epoxide hydrolase and glutathione S-transferase by imidazole correlates with the radioprotective effect. Res Commun Mol Path Pharmacol 108(3-4): 155–165, 2000

Park WY, Hwang CI, Im CN, Kang MJ, Woo JH, Kim JH, Kim YS, Kim JH, Kim H, Kim KA, Yu HJ, Lee SJ, Lee YS, Seo JS: Identification of radiation-specific responses from gene expression profile. Oncogene 21(55): 8521–8528, 2002


Informations sur l'auteur

Ruiting Lin, Shannon Elf and Changliang Shan: These authors contributed equally to this work.

Affiliations

Department of Hematology and Medical Oncology, Winship Cancer Institute of Emory, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Ruiting Lin, Shannon Elf, Changliang Shan, Hee-Bum Kang, Taro Hitosugi, Jae Ho Seo, Dongsheng Wang, Georgia Zhuo Chen, Sagar Lonial, Martha L. Arellano, Hanna J. Khoury, Fadlo R. Khuri, Sumin Kang, Jun Fan & Jing Chen

Department of Chemistry and Institute for Biophysical Dynamics, University of Chicago, Chicago, Illinois 60637, USA

Quanjiang Ji, Lu Zhou, Liang Zhang & Chuan He

Department of Pathology and Laboratory Medicine, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Shuai Zhang, Daniel J. Brat & Keqiang Ye

Cell Signaling Technology, Inc. (CST), Danvers, Massachusetts 01923, USA

Jianxin Xie, Meghan Tucker & Ting-Lei Gu

Children’s Research Institute, UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75390, USA

Jessica Sudderth, Lei Jiang & Ralph J. DeBerardinis

Eugene McDermott Center for Human Growth and Development, UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75390, USA

Department of Chemistry, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Department of Radiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing 100871, China

Department of Pediatrics, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Novartis Institutes for BioMedical Research, Cambridge, Massachusetts 02139, USA

School of Basic Medical Sciences, Fudan University, Shanghai 200032, China

Department of Pharmacology, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut 06520, USA

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Contributions

R.L., S.E. and C.S. contributed equally to this work. J.X., T.-L.G., S.Z., K.Y., P.R.C., D.J.B., M.L.A., S.L., H.J.K., Q.L. and F.R.K. provided critical reagents. S.J.H. performed data analysis of pharmacokinetics studies. M.T. and T.-L.G. performed mass spectrometry-based assays. Q.J., L.Zhou, L.Zhang and C.H. performed biochemical analysis of lysine-acetylated 6PGD and molecular docking studies and analysed the data. J.S., L.J., M.M., R.J.D., S.W., Y.L. and H.M. performed quantitative mass spectrometry and NMR-based assays, and analysed data. B.H.L. performed the histopathological analyses. T.J.B. performed structural analyses. D.W. and G.Z.C. helped with xenograft experiments. C.S., S.E., H.-B.K., J.H.S., T.H. and J.F. performed all other experiments. R.L., S.E., C.S., S.K., J.F. and J.C. designed the study and wrote the paper. S.K., J.F. and J.C. are senior authors and jointly managed the project. All authors read and approved the final manuscript.

Auteurs correspondants


Résumé

Tomato (Lycopersicon esculentum) is one of the widely grown vegetables worldwide. Fusarium oxysporum F. sp. lycopersici (FOL) is the significant contributory pathogen of tomato vascular wilt. The initial symptoms of the disease appear in the lower leaves gradually, trail by wilting of the plants. It has been reported that FOL penetrates the tomato plant, colonizing and leaving the vascular tissue dark brown, and this discoloration extends to the apex, leading to the plants wilting, collapsing and dying. Therefore, it has been widely accepted that wilting caused by this fungus is the result of a combination of various physiological activities, including the accumulation of fungal mycelia in and around xylem, mycotoxin production, inactivation of host defense, and the production of tyloses however, wilting symptoms are variable. Therefore, the selection of molecular markers may be a more effective means of screening tomato races. Several studies on the detection of FOL have been carried out and have suggested the potency of the technique for diagnosing FOL. This review focuses on biology and variability of FOL, understanding and presenting a holistic picture of the vascular wilt disease of tomato in relation to disease model, biology, virulence. We conclude that genomic and proteomic approachesare greater tools for identification of informative candidates involved in pathogenicity, which can be considered as one of the approaches in managing the disease.


Les références

Wang T, Birsoy K, Hughes NW, Krupczak KM, Post Y, Wei JJ, Lander ES, Sabatini DM. Identification and characterization of essential genes in the human genome. Science. 2015 350(6264):1096–101. https://doi.org/10.1126/science.aac7041.

Hart T, Chandrashekhar M, Aregger M, Steinhart Z, Brown KR, MacLeod G, Mis M, Zimmermann M, Fradet-Turcotte A, Sun S, Mero P, Dirks P, Sidhu S, Roth FP, Rissland OS, Durocher D, Angers S, Moffat J. High-resolution CRISPR screens reveal fitness genes and genotype-specific cancer liabilities. Cellule. 2015 163(6):1515–26. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.015.

Tsherniak A, Vazquez F, Montgomery PG, Weir BA, Kryukov G, Cowley GS, Gill S, Harrington WF, Pantel S, Krill-Burger JM, Meyers RM, Ali L, Goodale A, Lee Y, Jiang G, Hsiao J, Gerath WFJ, Howell S, Merkel E, Ghandi M, Garraway LA, Root DE, Golub TR, Boehm JS, Hahn WC. Defining a cancer dependency map. Cellule. 2017 170(3):564–57616. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2017.06.010.

Wang T, Yu H, Hughes NW, Liu B, Kendirli A, Klein K, Chen WW, Lander ES, Sabatini DM. Gene essentiality profiling reveals gene networks and synthetic lethal interactions with oncogenic Ras. Cellule. 2017 168(5):890–90315. https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.01.013.

Steinhart Z, Pavlovic Z, Chandrashekhar M, Hart T, Wang X, Zhang X, Robitaille M, Brown KR, Jaksani S, Overmeer R, Boj SF, Adams J, Pan J, Clevers H, Sidhu S, Moffat J, Angers S. Genome-wide CRISPR screens reveal a Wnt–FZD5 signaling circuit as a druggable vulnerability of RNF43-mutant pancreatic tumors. Nat Med. 2017 23(1):60–8. https://doi.org/10.1038/nm.4219.

Wang T, Wei JJ, Sabatini DM, Lander ES. Genetic screens in human cells using the CRISPR-Cas9 system. Science. 2014 343(6166):80–4. https://doi.org/10.1126/SCIENCE.1246981.

Shalem O, Sanjana NE, Hartenian E, Shi X, Scott DA, Mikkelson T, Heckl D, Ebert BL, Root DE, Doench JG, Zhang F. Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells. Science. 2014 343(6166):84–7. https://doi.org/10.1126/science.1247005.

Shi J, Wang E, Milazzo JP, Wang Z, Kinney JB, Vakoc CR. Discovery of cancer drug targets by CRISPR-Cas9 screening of protein domains. Nat Biotechnol. 2015 33(6):661–7. https://doi.org/10.1038/nbt.3235.

Kim HS, Lee K, Bae S, Park J, Lee C-K, Kim M, Kim E, Kim M, Kim S, Kim C, Kim J-S. CRISPR/Cas9-mediated gene knockout screens and target identification via whole-genome sequencing uncover host genes required for picornavirus infection. J Biol Chem. 2017 292(25):10664–71. https://doi.org/10.1074/jbc.M117.782425.

Han J, Perez JT, Chen C, Li Y, Benitez A, Kandasamy M, Lee Y, Andrade J, TenOever B, Manicassamy B. Genome-wide CRISPR/Cas9 screen identifies host factors essential for influenza virus replication. Cell Rep. 2018 23(2):596–607. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.03.045.

Koike-Yusa H, Li Y, Tan E-P, Velasco-Herrera MDC, Yusa K. Genome-wide recessive genetic screening in mammalian cells with a lentiviral CRISPR-guide RNA library. Nat Biotechnol. 2014 32(3):267–73. https://doi.org/10.1038/nbt.2800.

Charton K, Suel L, Henriques SF, Moussu J-P, Bovolenta M, Taillepierre M, Becker C, Lipson K, Richard I. Exploiting the CRISPR/Cas9 system to study alternative splicing in vivo: application to titin. Hum Mol Genet. 2016 25(20):280. https://doi.org/10.1093/hmg/ddw280.

Gapinske M, Luu A, Winter J, Woods WS, Kostan KA, Shiva N, Song JS, Perez-Pinera P. CRISPR-SKIP: programmable gene splicing with single base editors. Génome Biol. 2018 19(1):107. https://doi.org/10.1186/s13059-018-1482-5.

Horlbeck MA, Gilbert LA, Villalta JE, Adamson B, Pak RA, Chen Y, Fields AP, Park CY, Corn JE, Kampmann M, Weissman JS. Compact and highly active next-generation libraries for CRISPR-mediated gene repression and activation. eLife. 2016 5:19760. https://doi.org/10.7554/eLife.19760.

Hilton IB, D’Ippolito AM, Vockley CM, Thakore PI, Crawford GE, Reddy TE, Gersbach CA. Epigenome editing by a CRISPR-Cas9-based acetyltransferase activates genes from promoters and enhancers. Nat Biotechnol. 2015 33(5):510–7. https://doi.org/10.1038/nbt.3199.

Liu XS, Wu H, Ji X, Stelzer Y, Wu X, Czauderna S, Shu J, Dadon D, Young RA, Jaenisch R. Editing DNA methylation in the mammalian genome. Cellule. 2016 167(1):233–24717. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2016.08.056.

Morita S, Noguchi H, Horii T, Nakabayashi K, Kimura M, Okamura K, Sakai A, Nakashima H, Hata K, Nakashima K, Hatada I. Targeted DNA demethylation in vivo using dCas9–peptide repeat and scFv–TET1 catalytic domain fusions. Nat Biotechnol. 2016 34(10):1060–5. https://doi.org/10.1038/nbt.3658.

Gilbert LA, Horlbeck MA, Adamson B, Villalta JE, Chen Y, Whitehead EH, Guimaraes C, Panning B, Ploegh HL, Bassik MC, Qi LS, Kampmann M, Weissman JS. Genome-scale CRISPR-mediated control of gene repression and activation. Cellule. 2014 159(3):647–61. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2014.09.029.

Konermann S, Brigham MD, Trevino AE, Joung J, Abudayyeh OO, Barcena C, Hsu PD, Habib N, Gootenberg JS, Nishimasu H, Nureki O, Zhang F. Genome-scale transcriptional activation by an engineered CRISPR-Cas9 complex. La nature. 2015 517(7536):583–8. https://doi.org/10.1038/nature14136.

Chavez A, Scheiman J, Vora S, Pruitt BW, Tuttle M, P R Iyer E, Lin S, Kiani S, Guzman CD, Wiegand DJ, Ter-Ovanesyan D, Braff JL, Davidsohn N, Housden BE, Perrimon N, Weiss R, Aach J, Collins JJ, Church GM. Highly efficient Cas9-mediated transcriptional programming. Nat Methods. 2015 12(4):326–8. https://doi.org/10.1038/nmeth.3312.

Nishida K, Arazoe T, Yachie N, Banno S, Kakimoto M, Tabata M, Mochizuki M, Miyabe A, Araki M, Hara KY, Shimatani Z, Kondo A. Targeted nucleotide editing using hybrid prokaryotic and vertebrate adaptive immune systems. Science. 2016 353(6305):8729. https://doi.org/10.1126/science.aaf8729.

Komor AC, Kim YB, Packer MS, Zuris JA, Liu DR. Édition programmable d'une base cible dans l'ADN génomique sans clivage d'ADN double brin. La nature. 2016 533(7603):420–4. https://doi.org/10.1038/nature17946.

Joung J, Konermann S, Gootenberg JS, Abudayyeh OO, Platt RJ, Brigham MD, Sanjana NE, Zhang F. Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout and transcriptional activation screening. Nat Protoc. 2017 12(4):828–63. https://doi.org/10.1038/nprot.2017.016.

Doench JG. Am I ready for CRISPR? A user’s guide to genetic screens. Nat Rev Genet. 2018 19(2):67–80. https://doi.org/10.1038/nrg.2017.97.

Hart T, Brown KR, Sircoulomb F, Rottapel R, Moffat J. Measuring error rates in genomic perturbation screens: gold standards for human functional genomics. Mol Syst Biol. 2014 10(7):733. https://doi.org/10.15252/msb.20145216.

Sanjana NE, Shalem O, Zhang F. Improved vectors and genome-wide libraries for CRISPR screening. Nat Methods. 2014 11(8):783–4. https://doi.org/10.1038/nmeth.3047.

Tzelepis K, Koike-Yusa H, De Braekeleer E, Li Y, Metzakopian E, Dovey OM, Mupo A, Grinkevich V, Li M, Mazan M, Gozdecka M, Ohnishi S, Cooper J, Patel M, McKerrell T, Chen B, Domingues AF, Gallipoli P, Teichmann S, Ponstingl H, McDermott U, Saez-Rodriguez J, Huntly BJP, Iorio F, Pina C, Vassiliou GS, Yusa K. A CRISPR dropout screen identifies genetic vulnerabilities and therapeutic targets in acute myeloid leukemia. Cell Rep. 2016 17(4):1193–205. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2016.09.079.

Aregger M, Chandrashekhar M, Tong AHY, Chan K, Moffat J. Pooled lentiviral CRISPR-Cas9 screens for functional genomics in mammalian cells. In: Methods in Molecular Biology, vol 1869. New York: Humana Press: 2019. p. 169–88. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8805-1_15.

Nagy T, Kampmann M. CRISPulator: A discrete simulation tool for pooled genetic screens. BMC Bioinformatique. 2017 18(1):1–12. https://doi.org/10.1186/s12859-017-1759-9.

Li W, Xu H, Xiao T, Cong L, Love MI, Zhang F, Irizarry RA, Liu JS, Brown M, Liu XS. MAGeCK enables robust identification of essential genes from genome-scale CRISPR/Cas9 knockout screens. Génome Biol. 2014 15(12):554. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0554-4.

Yu J, Silva J, Califano A. ScreenBEAM: a novel meta-analysis algorithm for functional genomics screens via Bayesian hierarchical modeling. Bioinformatique. 2015 32(2):556. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv556.

Diaz AA, Qin H, Ramalho-Santos M, Song JS. HiTSelect: a comprehensive tool for high-complexity-pooled screen analysis. Acides nucléiques Res. 2015 43(3):16. https://doi.org/10.1093/nar/gku1197.

Hart T, Moffat J. BAGEL: A computational framework for identifying essential genes from pooled library screens. BMC Bioinformatique. 2016 17(1):1–7. https://doi.org/10.1186/s12859-016-1015-8.

Jia G, Wang X, Xiao G. A permutation-based non-parametric analysis of CRISPR screen data. BMC Génomique. 2017 18(1):545. https://doi.org/10.1186/s12864-017-3938-5.

Daley TP, Lin Z, Lin X, Liu Y, Wong WH, Qi LS. CRISPhieRmix: a hierarchical mixture model for CRISPR pooled screens. Génome Biol. 2018 19(1):159. https://doi.org/10.1186/s13059-018-1538-6.

Allen F, Khodak A, Behan F, Iorio F, Yusa K, Garnett M, Parts L. JACKS: joint analysis of CRISPR/Cas9 knockout screens. Génome Res. 2019 29:464–71. https://doi.org/10.1101/gr.238923.118.

Jeong H-H, Kim SY, Rousseaux MWC, Zoghbi HY, Liu Z. Beta-binomial modeling of CRISPR pooled screen data identifies target genes with greater sensitivity and fewer false negatives. Génome Res. 2019 29(6):999–1008. https://doi.org/10.1101/gr.245571.118.

Zhou Y, Zhu S, Cai C, Yuan P, Li C, Huang Y, Wei W. High-throughput screening of a CRISPR/Cas9 library for functional genomics in human cells. La nature. 2014 509(7501):487–91. https://doi.org/10.1038/nature13166.

Parnas O, Jovanovic M, Eisenhaure TM, Herbst RH, Dixit A, Ye CJ, Przybylski D, Platt RJ, Tirosh I, Sanjana NE, Shalem O, Satija R, Raychowdhury R, Mertins P, Carr SA, Zhang F, Hacohen N, Regev A. A genome-wide CRISPR screen in primary immune cells to dissect regulatory networks. Cellule. 2015 162(3):675–86. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2015.06.059.

DepMap Broad. DepMap Achilles 19Q1 Public. figshare. 2019 Fileset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7655150.

Behan FM, Iorio F, Picco G, Gonçalves E, Beaver CM, Migliardi G, Santos R, Rao Y, Sassi F, Pinnelli M, Ansari R, Harper S, Jackson DA, McRae R, Pooley R, Wilkinson P, van der Meer D, Dow D, Buser-Doepner C, Bertotti A, Trusolino L, Stronach EA, Saez-Rodriguez J, Yusa K, Garnett MJ. Prioritization of cancer therapeutic targets using CRISPR–Cas9 screens. La nature. 2019 568(7753):511–6. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1103-9.

Hart T, Tong AHY, Chan K, Van Leeuwen J, Seetharaman A, Aregger M, Chandrashekhar M, Hustedt N, Seth S, Noonan A, Habsid A, Sizova O, Nedyalkova L, Climie R, Tworzyanski L, Lawson K, Sartori MA, Alibeh S, Tieu D, Masud S, Mero P, Weiss A, Brown KR, Usaj M, Billmann M, Rahman M, Costanzo M, Myers CL, Andrews BJ, Boone C, Durocher D, Moffat J. Evaluation and design of genome-wide CRISPR/SpCas9 knockout screens. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2017 7(8):2719–27. https://doi.org/10.1534/g3.117.041277.

Meyers RM, Bryan JG, McFarland JM, Weir BA, Sizemore AE, Xu H, Dharia NV, Montgomery PG, Cowley GS, Pantel S, Goodale A, Lee Y, Ali LD, Jiang G, Lubonja R, Harrington WF, Strickland M, Wu T, Hawes DC, Zhivich VA, Wyatt MR, Kalani Z, Chang JJ, Okamoto M, Stegmaier K, Golub TR, Boehm JS, Vazquez F, Root DE, Hahn WC, Tsherniak A. Computational correction of copy number effect improves specificity of CRISPR–Cas9 essentiality screens in cancer cells. Nat Genet. 2017 49(12):1779–84. https://doi.org/10.1038/ng.3984.

Ong SH, Li Y, Koike-Yusa H, Yusa K. Optimised metrics for CRISPR-KO screens with second-generation gRNA libraries. Sci Rep. 2017 7(1):1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-017-07827-z.

Sidik SM, Huet D, Ganesan SM, Huynh MH, Wang T, Nasamu AS, Thiru P, Saeij JPJ, Carruthers VB, Niles JC, Lourido S. A genome-wide CRISPR screen in toxoplasma identifies essential apicomplexan genes. Cellule. 2016 166(6):1423–143512. https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.08.019.

O’Shea J. P, Chou MF, Quader SA, Ryan JK, Church GM, Schwartz D. PLogo: a probabilistic approach to visualizing sequence motifs. Nat Methods. 2013 10(12):1211–2. https://doi.org/10.1038/nmeth.2646.

Efron B. Large-scale simultaneous hypothesis testing: the choice of a null hypothesis. J Am Stat Assoc. 2004 99:96–104.

Strimmer K. A unified approach to false discovery rate estimation. BMC Bioinformatique. 2008 9(1):303. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-303.

Rousseeuw PJ, Leroy AM. Robust regression and outlier detection.Wiley Ser Probab Stat 1987, p. 329. https://doi.org/10.1002/0471725382.

Kolde R, Laur S, Adler P, Vilo J. Robust rank aggregation for gene list integration and meta-analysis. Bioinformatique. 2012 28(4):573–80. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr709.

Shifrut E, Carnevale J, Tobin V, Roth TL, Woo JM, Bui CT, Li PJ, Diolaiti ME, Ashworth A, Marson A. Genome-wide CRISPR screens in primary human T cells reveal key regulators of immune function. Cellule. 2018 175(7):1958–197115. https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.10.024.

Wegner M, Diehl V, Bittl V, de Bruyn R, Wiechmann S, Matthess Y, Hebel M, Hayes MG, Schaubeck S, Benner C, Heinz S, Bremm A, Dikic I, Ernst A, Kaulich M. Circular synthesized CRISPR/Cas gRNAs for functional interrogations in the coding and noncoding genome. eLife. 2019 8. https://doi.org/10.7554/eLife.42549.

Chen C-H, Xiao T, Xu H, Jiang P, Meyer CA, Li W, Brown M, Liu XS. Improved design and analysis of CRISPR knockout screens. Bioinformatics (June). 2018:1–7. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty450.

Imkeller K. Simulation of pooled screens. Github. 2019. https://github.com/imkeller/simulate_pooled_screen. Accessed 31 Jan 2020.

Imkeller K, Huber W. gscreend - analysis of pooled CRISPR screens. Bioconductor. 2019. http://bioconductor.org/s/gscreend. Accessed 31 Jan 2020.


Conclusion

We developed MESSA, a web server that integrates the results of a dozen state-of-the-art sequence analysis tools to provide predictions on local sequence properties, three-dimensional structure and function of a given protein. MESSA offers a user-friendly interface and display the results in a manner convenient for navigation. Our benchmark study showed that MESSA was able to offer extensive information for most of the proteins in a genome. We hope MESSA can help biologists to gain insights about proteins under study.


Human neuroma contains increased levels of semaphorin 3A, which surrounds nerve fibers and reduces neurite extension in vitro.
Verhaagen J
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 27.52 (2007 Dec 26): 14260-4.

Neuromuscular Disease Models and Analysis.
Seburn KL
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) 1438. (2016): 349-94.

Sympathetic and sensory neural elements in the tendon of the long head of the biceps.
Kontakis G
The Journal of bone and joint surgery. American volume 87.7 (2005 Jul): 1580-3.

Integration and differentiation of human embryonic stem cells transplanted to the chick embryo.
Benvenisty N
Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists 225.1 (2002 Sep): 80-6.

Nicotinamide mononucleotide adenylyltransferase expression in mitochondrial matrix delays Wallerian degeneration.
Araki T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 29.19 (2009 May 13): 6276-84.

CLAC-P/collagen type XXV is required for the intramuscular innervation of motoneurons during neuromuscular development.
Iwatsubo T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 34.4 (2014 Jan 22): 1370-9.

Sympathetic and sensory neural elements in the tendon of the long head of the biceps.
Kontakis G
The Journal of bone and joint surgery. American volume 87.7 (2005 Jul): 1580-3.

Integration and differentiation of human embryonic stem cells transplanted to the chick embryo.
Benvenisty N
Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists 225.1 (2002 Sep): 80-6.

Nicotinamide mononucleotide adenylyltransferase expression in mitochondrial matrix delays Wallerian degeneration.
Araki T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 29.19 (2009 May 13): 6276-84.

CLAC-P/collagen type XXV is required for the intramuscular innervation of motoneurons during neuromuscular development.
Iwatsubo T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 34.4 (2014 Jan 22): 1370-9.



Commentaires:

  1. Aberthol

    Question deleted

  2. Laurian

    Quels mots ... super

  3. Fitz Gibbon

    J'attends la continuation du post ...;)

  4. Dubar

    Connerie

  5. Shaye

    Super, c'est une pièce précieuse

  6. Akijind

    Je pense que vous n'avez pas raison. Discutons.Écrivez-moi en MP, nous communiquerons.



Écrire un message