Functional Genomics Identifies a Mechanism for Estrogen Activation of the Retinoic Acid Receptor α1 Gene in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
The identification of estrogen receptor (ERalpha) target genes is crucial to our understanding of its predominant role in breast cancer. In this study, we used a chromatin immunoprecipitation (ChIP)-cloning strategy to identify ERalpha-regulatory modules and associated target genes in the human breast cancer cell line MCF-7. We isolated 12 transcriptionally active genomic modules that recruit ERalpha and the coactivator steroid receptor coactivator (SRC)-3 to different intensities in vivo. One of the ERalpha-regulatory modules identified is located 3.7 kb downstream of the first transcriptional start site of the RARA locus, which encodes retinoic acid receptor alpha1 (RARalpha1). This module, which includes an estrogen response element (ERE), is conserved between the human and mouse genomes. Direct binding of ERalpha to the ERE was shown using EMSAs, and transient transfections in MCF-7 cells demonstrated that endogenous ERalpha can induce estrogen-dependent transcriptional activation from the module or the ERE linked to a heterologous promoter. Furthermore, ChIP assays showed that the coregulators SRC-1, SRC-3, and receptor-interacting protein 140 are recruited to this intronic module in an estrogen-dependent manner. As expected from previous studies, the transcription factor Sp1 can be detected at the RARA alpha1 promoter by ChIP. However, treatment with estradiol did not influence Sp1 recruitment nor help recruit ERalpha to the promoter. Finally, ablation of the intronic ERE was sufficient to abrogate the up-regulation of RARA alpha1 promoter activity by estradiol. Thus, this study uncovered a mechanism by which ERalpha significantly activates RARalpha1 expression in breast cancer cells and exemplifies the utility of functional genomics strategies in identifying long-distance regulatory modules for nuclear receptors.
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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 | 0,001 |
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 ».