Genome-wide identification of enhancers in skeletal muscle: the role of MyoD1
Notice bibliographique
Résumé
To identify the compendium of distal regulatory elements that govern myogenic differentiation, we generated chromatin state maps based on histone modifications and recruitment of factors that typify enhancers in myoblasts and myotubes. We found a striking concordance between the locations of these newly defined enhancers, MyoD1-binding events, and noncoding RNA transcripts. These enhancers recruit several sequence-specific transcription factors in a spatially constrained manner around MyoD1-binding sites. Remarkably, MyoD1-null myoblasts show a wholesale loss of recruitment of these factors as well as diminished monomethylation of H3K4 (H3K4me1) and acetylation of H3K27 (H3K27ac) and reduced recruitment of Set7, an H3K4 monomethylase. Surprisingly, we found that H3K4me1, but not H3K27ac, could be restored by re-expression of MyoD1 in MyoD1(-/-) myoblasts, although re-expression of this factor in MyoD1-null myotubes restored both histone modifications. Our studies identified a role for MyoD1 in condition-specific enhancer assembly through recruitment of transcription factors and histone-modifying enzymes that shape muscle differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».