Dissection of the <i>Fgf8</i> regulatory landscape by <i>in vivo</i> CRISPR-editing reveals extensive inter- and intra-enhancer redundancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developmental genes are often regulated by multiple elements with overlapping activity. Yet, in most cases, the relative function of those elements and their contribution to endogenous gene expression remain uncharacterized. Illustrating this situation, distinct sets of enhancers have been proposed to direct Fgf8 in the limb apical ectodermal ridge (AER) and the midbrain-hindbrain boundary (MHB). Using in vivo CRISPR/Cas9 genome engineering, we functionally dissect this complex regulatory ensemble and demonstrate two distinct regulatory logics. In the AER, the control of Fgf8 expression appears extremely distributed between different enhancers. In contrast, in the MHB, one of the three active enhancers is essential while the other two are dispensable. Further dissection of the essential MHB enhancer revealed another layer of redundancy and identified two sub-parts required independently for Fgf8 expression and formation of midbrain and cerebellar structures. Interestingly, cross-species transgenic analysis of this enhancer suggests changes of the organisation of this essential regulatory node in the vertebrate lineage.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».