Distinct contributions of DNA methylation and histone acetylation to the genomic occupancy of transcription factors
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic modifications on chromatin play important roles in regulating gene expression. Although chromatin states are often governed by multilayered structure, how individual pathways contribute to gene expression remains poorly understood. For example, DNA methylation is known to regulate transcription factor binding but also to recruit methyl-CpG binding proteins that affect chromatin structure through the activity of histone deacetylase complexes (HDACs). Both of these mechanisms can potentially affect gene expression, but the importance of each, and whether these activities are integrated to achieve appropriate gene regulation, remains largely unknown. To address this important question, we measured gene expression, chromatin accessibility, and transcription factor occupancy in wild-type or DNA methylation-deficient mouse embryonic stem cells following HDAC inhibition. We observe widespread increases in chromatin accessibility at retrotransposons when HDACs are inhibited, and this is magnified when cells also lack DNA methylation. A subset of these elements has elevated binding of the YY1 and GABPA transcription factors and increased expression. The pronounced additive effect of HDAC inhibition in DNA methylation-deficient cells demonstrates that DNA methylation and histone deacetylation act largely independently to suppress transcription factor binding and gene expression.
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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) | 0,000 | 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 ».