Three-dimensional Genome Organization Maps in Normal Haematopoietic Stem Cells and Acute Myeloid Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute Myeloid Leukemia (AML) is a highly lethal blood cancer arising due to aberrant differentiation of haematopoietic stem cells. Here we obtained 3D genome organization maps by Hi-C in the CD34+ haematopoietic stem cells from three healthy individuals and eight individuals with AML, and found that AML have increased loops to oncogenes compared with normal CD34+ cells. The MEIS1 oncogenic transcription factor is regulated by a Frequently Interacting Region (FIRE). This FIRE is only present in normal bone marrow samples, and four of eight AML sample. FIRE presence is associated with MEIS1 expression. CRISPR excision of a FIRE boundary led to loss of MEIS1 and reduced cell growth. Moreover, MEIS1 can bind to the promoter of HOXA9 , and HOXA9 shows gain of Acute Myeloid Leukemia-specific super-enhancers that loop to the HOXA9 promoter. Significance We found that Acute Myeloid Leukemias have more chromatin loops to oncogenes compared with normal blood stem cells. We identified heterogeneity in chromatin interactions at oncogenes, and heterogeneity in super-enhancers that loop to oncogenes, as two key epigenetic mechanisms that underlie MEIS1 and HOXA9 oncogene expression respectively.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».