Determinants of nucleosome positioning and their influence on plant gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Nucleosome positioning influences the access of transcription factors (TFs) to their binding sites and gene expression. Studies in plant, animal, and fungal models demonstrate similar nucleosome positioning patterns along genes and correlations between occupancy and expression. However, the relationships among nucleosome positioning, cis-regulatory element accessibility, and gene expression in plants remain undefined. Here we showed that plant nucleosome depletion occurs on specific 6-mer motifs and this sequence-specific nucleosome depletion is predictive of expression levels. Nucleosome-depleted regions in Arabidopsis thaliana tend to have higher G/C content, unlike yeast, and are centered on specific G/C-rich 6-mers, suggesting that intrinsic sequence properties, such as G/C content, cannot fully explain plant nucleosome positioning. These 6-mer motif sites showed higher DNase I hypersensitivity and are flanked by strongly phased nucleosomes, consistent with known TF binding sites. Intriguingly, this 6-mer-specific nucleosome depletion pattern occurs not only in promoter but also in genic regions and is significantly correlated with higher gene expression level, a phenomenon also found in rice but not in yeast. Among the 6-mer motifs enriched in genes responsive to treatment with the defense hormone jasmonate, there are no significant changes in nucleosome occupancy, suggesting that these sites are potentially preconditioned to enable rapid response without changing chromatin state significantly. Our study provides a global assessment of the joint contribution of nucleosome occupancy and motif sequences that are likely cis-elements to the control of gene expression in plants. Our findings pave the way for further understanding the impact of chromatin state on plant transcriptional regulatory circuits.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».