Genome-Wide Identification of High-Affinity Estrogen Response Elements in Human and Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Although estrogen receptors (ERs) recognize 15-bp palindromic estrogen response elements (EREs) with maximal affinity in vitro, few near-consensus sequences have been characterized in estrogen target genes. Here we report the design of a genome-wide screen for high-affinity EREs and the identification of approximately 70000 motifs in the human and mouse genomes. EREs are enriched in regions proximal to the transcriptional start sites, and approximately 1% of elements appear conserved in the flanking regions (-10 kb to +5 kb) of orthologous human and mouse genes. Conserved and nonconserved elements were also found, often in multiple occurrences, in more than 230 estrogen-stimulated human genes previously identified from expression studies. In genes containing known EREs, we also identified additional distal elements, sometimes with higher in vitro binding affinity and/or better conservation between the species considered. Chromatin immunoprecipitation experiments in breast cancer cell lines indicate that most novel elements present in responsive genes bind ERalpha in vivo, including some EREs located up to approximately 10 kb from transcriptional start sites. Our results demonstrate that near-consensus EREs occur frequently in both genomes and that whereas chromatin structure likely modulates access to binding sites, far upstream elements can be evolutionarily conserved and bind ERs in vivo.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».