MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106647992 · doi:10.1101/gad.200113.112

Genome-wide identification of enhancers in skeletal muscle: the role of MyoD1

2012· article· en· W2106647992 sur OpenAlexafffund
Roy Blum, Vasupradha Vethantham, Christopher Bowman, Michael A. Rudnicki, Brian David Dynlacht

Notice bibliographique

RevueGenes & Development · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésMyogenesisBiologyEnhancerChromatinTranscription factorHistoneEnhancer RNAsGeneticsCell biologyMef2MyocyteGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations180
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenes & DevelopmentMême sujetCancer-related molecular mechanisms researchTravaux en français237 207