DNase-seq predicts regions of rotational nucleosome stability across diverse human cell types
Notice bibliographique
Résumé
DNase-seq is primarily used to identify nucleosome-depleted DNase I hypersensitive (DHS) sites genome-wide that correspond to active regulatory elements. However, ≈ 40 yr ago it was demonstrated that DNase I also digests with a ≈ 10-bp periodicity around nucleosomes matching the exposure of the DNA minor groove as it wraps around histones. Here, we use DNase-seq data from 49 samples representing diverse cell types to reveal this digestion pattern at individual loci and predict genomic locations where nucleosome rotational positioning, the orientation of DNA with respect to the histone surface, is stably maintained. We call these regions DNase I annotated regions of nucleosome stability (DARNS). Compared to MNase-seq experiments, we show DARNS correspond well to annotated nucleosomes. Interestingly, many DARNS are positioned over only one side of annotated nucleosomes, suggesting that the periodic digestion pattern attenuates over the nucleosome dyad. DARNS reproduce the arrangement of nucleosomes around transcription start sites and are depleted at ubiquitous DHS sites. We also generated DARNS from multiple lymphoblast cell line (LCL) samples. We found that LCL DARNS were enriched at DHS sites present in most of the original 49 samples but absent in LCLs, while multi-cell-type DARNS were enriched at LCL-specific DHS sites. This indicates that variably open DHS sites are often occupied by rotationally stable nucleosomes in cell types where the DHS site is closed. DARNS provide additional information about precise DNA orientation within individual nucleosomes not available from other nucleosome positioning assays and contribute to understanding the role of chromatin in gene regulation.
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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 ».