Locus co-occupancy, nucleosome positioning, and H3K4me1 regulate the functionality of FOXA2-, HNF4A-, and PDX1-bound loci in islets and liver
Notice bibliographique
Résumé
The liver and pancreas share a common origin and coexpress several transcription factors. To gain insight into the transcriptional networks regulating the function of these tissues, we globally identify binding sites for FOXA2 in adult mouse islets and liver, PDX1 in islets, and HNF4A in liver. Because most eukaryotic transcription factors bind thousands of loci, many of which are thought to be inactive, methods that can discriminate functionally active binding events are essential for the interpretation of genome-wide transcription factor binding data. To develop such a method, we also generated genome-wide H3K4me1 and H3K4me3 localization data in these tissues. By analyzing our binding and histone methylation data in combination with comprehensive gene expression data, we show that H3K4me1 enrichment profiles discriminate transcription factor occupied loci into three classes: those that are functionally active, those that are poised for activation, and those that reflect pioneer-like transcription factor activity. Furthermore, we demonstrate that the regulated presence of H3K4me1-marked nucleosomes at transcription factor occupied promoters and enhancers controls their activity, implicating both tissue-specific transcription factor binding and nucleosome remodeling complex recruitment in determining tissue-specific gene expression. Finally, we apply these approaches to generate novel insights into how FOXA2, PDX1, and HNF4A cooperate to drive islet- and liver-specific gene expression.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».