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Enregistrement W3016347409 · doi:10.1101/2020.04.18.047738

Three-dimensional Genome Organization Maps in Normal Haematopoietic Stem Cells and Acute Myeloid Leukemia

2020· preprint· en· W3016347409 sur OpenAlexaff
Benny Wang, Lingshi Kong, Deepak Babu, Ruchi Choudhary, Winnie Fam, Jia Qi Tng, Yufen Goh, Bertrand Wong Jern Han, Xin Liu, Fang Fang Song, Priscella Shirley Chia, Ming Chun Chan, Ömer An, Cheng Yong Tham, Touati Benoukraf, Henry Yang, Wilson Wang, Wee Joo Chng, Daniel G. Tenen, Melissa J. Fullwood

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCancer Science Institute of Singapore, National University of SingaporeMinistry of Education, IndiaMedical Research CouncilNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésHaematopoiesisMyeloid leukemiaBiologyCancer researchStem cellLeukemiaMyeloidChromatinCD34EpigeneticsEnhancerBone marrowMyelopoiesisTranscription factorCell biologyImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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