Genome-Wide Discovery of Drug-Dependent Human Liver Regulatory Elements
Notice bibliographique
Résumé
Inter-individual variation in gene regulatory elements is hypothesized to play a causative role in adverse drug reactions and reduced drug activity. However, relatively little is known about the location and function of drug-dependent elements. To uncover drug-associated elements in a genome-wide manner, we performed RNA-seq and ChIP-seq using antibodies against the pregnane X receptor (PXR) and three active regulatory marks (p300, H3K4me1, H3K27ac) on primary human hepatocytes treated with rifampin or vehicle control. Rifampin and PXR were chosen since they are part of the CYP3A4 pathway, which is known to account for the metabolism of more than 50% of all prescribed drugs. We selected 227 proximal promoters for genes with rifampin-dependent expression or nearby PXR/p300 occupancy sites and assayed their ability to induce luciferase in rifampin-treated HepG2 cells, finding only 10 (4.4%) that exhibited drug-dependent activity. As this result suggested a role for distal enhancer modules, we searched more broadly to identify 1,297 genomic regions bearing a conditional PXR occupancy as well as all three active regulatory marks. These regions are enriched near genes that function in the metabolism of xenobiotics, specifically members of the cytochrome P450 family. We performed enhancer assays in rifampin-treated HepG2 cells for 42 of these sequences as well as 7 sequences that overlap linkage-disequilibrium blocks defined by lead SNPs from pharmacogenomic GWAS studies, revealing 15/42 and 4/7 to be functional enhancers, respectively. A common African haplotype in one of these enhancers in the GSTA locus was found to exhibit potential rifampin hypersensitivity. Combined, our results further suggest that enhancers are the predominant targets of rifampin-induced PXR activation, provide a genome-wide catalog of PXR targets and serve as a model for the identification of drug-responsive regulatory elements.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».