Vitamin C-induced epigenomic remodelling in IDH1 mutant acute myeloid leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
The genomes of myeloid malignancies are characterized by epigenomic abnormalities. Heterozygous, inactivating ten-eleven translocation 2 (TET2) mutations and neomorphic isocitrate dehydrogenase (IDH) mutations are recurrent and mutually exclusive in acute myeloid leukaemia genomes. Ascorbic acid (vitamin C) has been shown to stimulate the catalytic activity of TET2 in vitro and thus we sought to explore its effect in a leukaemic model expressing IDH1 R132H . Vitamin C treatment induced an IDH1 R132H -dependent reduction in cell proliferation and an increase in expression of genes involved in leukocyte differentiation. Vitamin C induced differentially methylated regions that displayed a significant overlap with enhancers implicated in myeloid differentiation and were enriched in sequence elements for the haematopoietic transcription factors CEBPβ, HIF1α, RUNX1 and PU.1. Chromatin immunoprecipitation sequencing of PU.1 and RUNX1 revealed a significant loss of PU.1 and increase of RUNX1-bound DNA elements accompanied by their demethylation following vitamin C treatment. In addition, vitamin C induced an increase in H3K27ac flanking sites bound by RUNX1. On the basis of these data we propose a model of vitamin C-induced epigenetic remodelling of transcription factor-binding sites driving differentiation in a leukaemic model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».