Enhancer identification in mouse embryonic stem cells using integrative modeling of chromatin and genomic features
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epigenetic modifications, transcription factor (TF) availability and differences in chromatin folding influence how the genome is interpreted by the transcriptional machinery responsible for gene expression. Enhancers buried in non-coding regions are found to be associated with significant differences in histone marks between different cell types. In contrast, gene promoters show more uniform modifications across cell types. Here we used histone modification and chromatin-associated protein ChIP-Seq data sets in mouse embryonic stem (ES) cells as well as genomic features to identify functional enhancer regions. Using co-bound sites of OCT4, SOX2 and NANOG (co-OSN, validated enhancers) and co-bound sites of MYC and MYCN (limited enhancer activity) as enhancer positive and negative training sets, we performed multinomial logistic regression with LASSO regularization to identify key features. RESULTS: Cross validations reveal that a combination of p300, H3K4me1, MED12 and NIPBL features to be top signatures of co-OSN regions. Using a model from 10 signatures, 83% of top 1277 putative 1 kb enhancer regions (probability greater than or equal to 0.8) overlapped with at least one TF peak from 7 mouse ES cell ChIP-Seq data sets. These putative enhancers are associated with increased gene expression of neighbouring genes and significantly enriched in multiple TF bound loci in agreement with combinatorial models of TF binding. Furthermore, we identified several motifs of known TFs significantly enriched in putative enhancer regions compared to random promoter regions and background. Comparison with an active H3K27ac mark in various cell types confirmed cell type-specificity of these enhancers. CONCLUSIONS: The top enhancer signatures we identified (p300, H3K4me1, MED12 and NIPBL) will allow for the identification of cell type-specific enhancer regions in diverse cell types.
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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 ».