Diverse histone modifications on histone 3 lysine 9 and their relation to DNA methylation in specifying gene silencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies of individual genes have shown that in a self-enforcing way, dimethylation at histone 3 lysine 9 (dimethyl-H3K9) and DNA methylation cooperate to maintain a repressive mode of inactive genes. Less clear is whether this cooperation is generalized in mammalian genomes, such as mouse genome. Here we use epigenomic tools to simultaneously interrogate chromatin modifications and DNA methylation in a mouse leukemia cell line, L1210. RESULTS: Histone modifications on H3K9 and DNA methylation in L1210 were profiled by both global CpG island array and custom mouse promoter array analysis. We used chromatin immunoprecipitation microarray (ChIP-chip) to examine acetyl-H3K9 and dimethyl-H3K9. We found that the relative level of acetyl-H3K9 at different chromatin positions has a wider range of distribution than that of dimethyl-H3K9. We then used differential methylation hybridization (DMH) and the restriction landmark genome scanning (RLGS) to analyze the DNA methylation status of the same targets investigated by ChIP-chip. The results of epigenomic profiling, which have been independently confirmed for individual loci, show an inverse relationship between DNA methylation and histone acetylation in regulating gene silencing. In contrast to the previous notion, dimethyl-H3K9 seems to be less distinct in specifying silencing for the genes tested. CONCLUSION: This study demonstrates in L1210 leukemia cells a diverse relationship between histone modifications and DNA methylation in the maintenance of gene silencing. Acetyl-H3K9 shows an inverse relationship between DNA methylation and histone acetylation in regulating gene silencing as expected. However, dimethyl-H3K9 seems to be less distinct in relation to promoter methylation. Meanwhile, a combination of epigenomic tools is of help in understanding the heterogeneity of epigenetic regulation, which may further our vision accumulated from single-gene studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».