Analysis of 3D genomic interactions identifies candidate host genes that transposable elements potentially regulate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The organization of chromatin in the nucleus plays an essential role in gene regulation. About half of the mammalian genome comprises transposable elements. Given their repetitive nature, reads associated with these elements are generally discarded or randomly distributed among elements of the same type in genome-wide analyses. Thus, it is challenging to identify the activities and properties of individual transposons. As a result, we only have a partial understanding of how transposons contribute to chromatin folding and how they impact gene regulation. RESULTS: Using PCR and Capture-based chromosome conformation capture (3C) approaches, collectively called 4Tran, we take advantage of the repetitive nature of transposons to capture interactions from multiple copies of endogenous retrovirus (ERVs) in the human and mouse genomes. With 4Tran-PCR, reads are selectively mapped to unique regions in the genome. This enables the identification of transposable element interaction profiles for individual ERV families and integration events specific to particular genomes. With this approach, we demonstrate that transposons engage in long-range intra-chromosomal interactions guided by the separation of chromosomes into A and B compartments as well as topologically associated domains (TADs). In contrast to 4Tran-PCR, Capture-4Tran can uniquely identify both ends of an interaction that involve retroviral repeat sequences, providing a powerful tool for uncovering the individual transposable element insertions that interact with and potentially regulate target genes. CONCLUSIONS: 4Tran provides new insight into the manner in which transposons contribute to chromosome architecture and identifies target genes that transposable elements can potentially control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».