Loci-specific histone acetylation profiles associated with transcriptional coactivator p300 during early myoblast differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Molecular regulation of stem cell differentiation is exerted through both genetic and epigenetic determinants over distal regulatory or enhancer regions. Understanding the mechanistic action of active or poised enhancers is therefore imperative for control of stem cell differentiation. Based on the genome-wide co-occurrence of different epigenetic marks in committed proliferating myoblasts, we have previously generated a 14-state chromatin state model to profile rexinoid-responsive histone acetylation in early myoblast differentiation. Here, we delineate the functional mode of transcription regulators during early myogenic differentiation using genome-wide chromatin state association. We define a role of transcriptional coactivator p300, when recruited by muscle master regulator MyoD, in the establishment and regulation of myogenic loci at the onset of myoblast differentiation. In addition, we reveal an enrichment of loci-specific histone acetylation at p300 associated active or poised enhancers, particularly when enlisted by MyoD. We provide novel molecular insights into the regulation of myogenic enhancers by p300 in concert with MyoD. Our studies present a valuable aptitude for driving condition-specific chromatin state or enhancers pharmacologically to treat muscle-related diseases and for the identification of additional myogenic targets and molecular interactions for therapeutic development. ABBREVIATIONS: MRF: Muscle regulatory factor; HAT: Histone acetyltransferase; CBP: CREB-binding protein; ES: Embryonic stem; ATCC: American type culture collection; DM: Differentiation medium; DMEM: Dulbecco's Modified Eagle Medium; GM: Growth medium; GO: Gene ontology; GREAT: Genomic regions enrichment of annotations tool; FPKM: Fragments per kilobase of transcript per million; GEO: Gene expression omnibus; MACS: Model-based analysis for ChIP-seq.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».