Chromatin states shape insertion profiles of the piggyBac, Tol2 and Sleeping Beauty transposons and murine leukemia virus
Notice bibliographique
Résumé
DNA transposons and retroviruses are versatile tools in functional genomics and gene therapy. To facilitate their application, we conducted a genome-wide insertion site profiling of the piggyBac (PB), Tol2 and Sleeping Beauty (SB) transposons and the murine leukemia virus (MLV) in mouse embryonic stem cells (ESCs). PB and MLV preferred highly expressed genes, whereas Tol2 and SB preferred weakly expressed genes. However, correlations with DNase I hypersensitive sites were different for all vectors, indicating that chromatin accessibility is not the sole determinant. Therefore, we analysed various chromatin states. PB and MLV highly correlated with Cohesin, Mediator and ESC-specific transcription factors. Notably, CTCF sites were correlated with PB but not with MLV, suggesting MLV prefers smaller promoter-enhancer loops, whereas PB insertion encompasses larger chromatin loops termed topologically associating domains. Tol2 also correlated with Cohesin and CTCF. However, correlations with ESC-specific transcription factors were weaker, suggesting that Tol2 prefers transcriptionally weak chromatin loops. Consistently, Tol2 insertions were associated with bivalent histone modifications characteristic of silent and inducible loci. SB showed minimum preference to all chromatin states, suggesting the least adverse effect on adjacent genes. These results will be useful for vector selection for various applications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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)
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 ».