Systematic analysis of naturally occurring insertions and deletions that alter transcription factor spacing identifies tolerant and sensitive transcription factor pairs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regulation of gene expression requires the combinatorial binding of sequence-specific transcription factors (TFs) at promoters and enhancers. Prior studies showed that alterations in the spacing between TF binding sites can influence promoter and enhancer activity. However, the relative importance of TF spacing alterations resulting from naturally occurring insertions and deletions (InDels) has not been systematically analyzed. To address this question, we first characterized the genome-wide spacing relationships of 75 TFs in K562 cells as determined by ChIP-sequencing. We found a dominant pattern of a relaxed range of spacing between collaborative factors, including 46 TFs exclusively exhibiting relaxed spacing with their binding partners. Next, we exploited millions of InDels provided by genetically diverse mouse strains and human individuals to investigate the effects of altered spacing on TF binding and local histone acetylation. Spacing alterations resulting from naturally occurring InDels are generally tolerated in comparison to genetic variants directly affecting TF binding sites. A remarkable range of tolerance was further established for PU.1 and C/EBPβ, which exhibit relaxed spacing, by introducing synthetic spacing alterations ranging from 5-bp increase to >30-bp decrease using CRISPR/Cas9 mutagenesis. These findings provide implications for understanding mechanisms underlying enhancer selection and for the interpretation of non-coding genetic variation.
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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) | 0,001 | 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 ».