Analysis of long-range interactions in primary human cells identifies cooperative<i>CFTR</i>regulatory elements
Notice bibliographique
Résumé
A mechanism by which control DNA elements regulate transcription over large linear genomic distances is by achieving close physical proximity with genes, and looping of the intervening chromatin paths. Alterations of such regulatory 'chromatin looping' systems are likely to play a critical role in human genetic disease at large. Here, we studied the spatial organization of a ≈790 kb locus encompassing the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene. Dysregulation of CFTR is responsible for cystic fibrosis, which is the most common lethal genetic disorder in Caucasian populations. CFTR is a relatively large gene of 189 kb with a rather complex tissue-specific and temporal expression profile. We used chromatin conformation at the CFTR locus to identify new DNA sequences that regulate its transcription. By comparing 5C chromatin interaction maps of the CFTR locus in expressing and non-expressing human primary cells, we identified several new contact points between the CFTR promoter and its surroundings, in addition to regions featuring previously described regulatory elements. We demonstrate that two of these novel interacting regions cooperatively increase CFTR expression, and suggest that the new enhancer elements located on either side of the gene are brought together through chromatin looping via CTCF.
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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) | 0,002 | 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 ».