Genome-wide analysis reveals a role for TDG in estrogen receptor-mediated enhancer RNA transcription and 3-dimensional reorganization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The estrogen receptor (ER) is a ligand-dependant transcription factor expressed in many breast cancers and is the target of many endocrine-based cancer therapies. Genome-wide studies have shown that the ER binds to gene-specific enhancer regions in response to β-estradiol (E2) which undergo transcription producing noncoding enhancer RNA (eRNA). While eRNAs are important for transcriptional activation of neighboring genes, the mechanism remains poorly understood. RESULTS: Using ChIP-Seq we generate a global profile of thymine DNA glycosylase (TDG), an ER coactivator that plays an essential role in DNA demethylation, in response to E2 in the MCF7 breast cancer cell line. Remarkably, we found that in response to E2 TDG localized to enhancers which also recruit ERα, RNA Pol II and other coregulators and which are marked by histone modifications indicative of active enhancers. Importantly, depletion of TDG inhibits E2-mediated transcription of eRNAs and transcription of ER-target genes. Functionally, we find that TDG both sensitizes MCF7 cells to tamoxifen-mediated cytostasis and increases migration and invasion of MCF7 cells. CONCLUSIONS: Taken together we find that TDG plays a central role in mediating transcription at a subset of enhancers and governs how MCF7 cells respond to both estrogenic and anti-estrogenic compounds and may be an effective therapeutic target.
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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 | 0,000 |
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 ».