Dynamic epigenetic states of ribosomal RNA promoters during the cell cycle
Notice bibliographique
Résumé
It has previously been shown that the ribosomal RNA (rRNA) promoter is regulated through epigenetic mechanisms. It is unclear however whether epigenetic marks are stable in somatic cells or whether and how they vary with cell cycle dynamics. Here we present an analysis of epigenetic marks in cells positioned at different phases of the cell cycle following synchronization using a double thymidine block. We show that the levels of acetylated histone 4 are highest in early S phase, coinciding with the peak of binding of the transcriptional activators UBF and MBD3 to the rRNA promoter. Additionally, binding of the DNA methyltransferase DNMT1 is highest during mid-S phase, while DNMT3B binding peaks later in G2. Bisulfite mapping of the rRNA promoter reveals that the DNA methylation state varies during the cell cycle being lowest during early and late S phase. Interestingly, although the interaction of RNA polymerase I with the promoter and its progress along the gene coincides with epigenetic activation, the burst in levels of rRNA transcript did not occur until after DNA synthesis was complete. This suggests that although the rRNA promoter is poised for transcription early in the cell cycle, the accumulation of rRNA transcripts requires additional signals later in the cell cycle. This data is consistent with the idea that epigenetic states are dynamic in somatic cells and might participate in physiological cellular responses.
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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 ».