Silencing Is Noisy: Population and Cell Level Noise in Telomere-Adjacent Genes Is Dependent on Telomere Position and Sir2
Notice bibliographique
Résumé
Cell-to-cell gene expression noise is thought to be an important mechanism for generating phenotypic diversity. Furthermore, telomeric regions are major sites for gene amplification, which is thought to drive genetic diversity. Here we found that individual subtelomeric TLO genes exhibit increased variation in transcript and protein levels at both the cell-to-cell level as well as at the population-level. The cell-to-cell variation, termed Telomere-Adjacent Gene Expression Noise (TAGEN) was largely intrinsic noise and was dependent upon genome position: noise was reduced when a TLO gene was expressed at an ectopic internal locus and noise was elevated when a non-telomeric gene was expressed at a telomere-adjacent locus. This position-dependent TAGEN also was dependent on Sir2p, an NAD+-dependent histone deacetylase. Finally, we found that telomere silencing and TAGEN are tightly linked and regulated in cis: selection for either silencing or activation of a TLO-adjacent URA3 gene resulted in reduced noise at the neighboring TLO but not at other TLO genes. This provides experimental support to computational predictions that the ability to shift between silent and active chromatin states has a major effect on cell-to-cell noise. Furthermore, it demonstrates that these shifts affect the degree of expression variation at each telomere individually.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».