MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3016884605 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.05469

Glucocorticoid Receptor Orchestrates Interactions Between Glucocorticoid ‐Responsive and ‐Unresponsive Enhancers to Modulate Gene Expression

2020· article· en· W3016884605 sur OpenAlexaffabout
Mahmoud Mostafa, Akanksha Bansal, Aubrey N. Michi, A.N. Gerber, Robert Newton

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucocorticoid receptorEnhancerChromatin immunoprecipitationChromatinBiologyGene expressionA549 cellGenePromoterMolecular biologyRegulation of gene expressionCell biologyCell cultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE Glucocorticoids (GCs) are stress hormones that act on the GC receptor (GR; NR3C1) to elicit effects, including repression of inflammatory gene expression. The mechanisms by which GR modulate gene expression are not completely understood. GR binds to thousands of genomic loci, but only regulates the expression of hundreds of genes. Genome‐wide chromatin interaction studies revealed that the proximal promotor of various GC‐regulated genes interacts with multiple distal enhancer elements that harbour GC‐dependent GR binding. The significance of such interactions and the contribution of each locus to the achieved gene expression are yet to be investigated. The current work provides a focused perspective on genomic events that lead to the induction of KLF9 by GCs, a gene expression feature that is highly conserved in multiple cell types. RESULTS GC‐mediated induction of KLF9 was confirmed in the airway epithelial cell lines (A549 and BEAS‐2B), as well as in primary culture of various airway structural cells. This induction was abolished in A549 cells either by pretreating cells with the GR antagonist, Org34517, or by knocking down GR with siRNA. Chromatin immunoprecipitation of GR following GC treatment in A549, BEAS‐2B, and primary human bronchial epithelial (HBE) cells showed GR binding to sites 5.9, 6.7, 25, and 65 kb upstream of the KLF9 gene. Global nascent transcript analysis of BEAS‐2B cells following GC treatment showed marked induction of enhancer RNA (eRNA) from each of these sites. This observation was validated using qPCR in A549 and primary HBE cells. GR binding regions were then cloned upstream to a luciferase reporter to test their enhancer activity due to GCs in isolation from their genomic context. There was a clear distinction between proximal regions (i.e. 5.9 and 6.7 kb from KLF9 promotor) and the distal regions (25 and 65 kb) in terms of basal activity and response to GCs. Proximal regions showed very strong basal reporter activity that was not affected by GC treatment. Distal regions, however, showed minimal basal activity but produced dose‐dependent increase in reporter activity by GCs, which was abolished by mutating the GC response elements (GRE) from these regions. Kinetics of long‐range genomic interactions identified a significant interaction between the distal and the proximal regions in a slightly delayed fashion (4h onward), this was temporally associated with enhanced binding of EP300 (histone acetylase associated with gene activation) to the proximal region. CONCLUSIONS Our data suggests that each GR binding site upstream to KLF9 responds differently to GCs, but all sites may collectively contribute to the basal transcriptional activity, induction, and maintenance of KLF9 expression. Co‐localization of other transcriptional regulators may explain the distinction between different sites. Our data are essential in establishing a model to explain GR genomic binding behaviours and how they correlate with gene expression outcomes, thus providing insights on how to modulate GC actions to achieve clinical benefits. Support or Funding Information Funding: Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)

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 seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetRNA Research and Splicing→Travaux en français237 207→