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Enregistrement W3035475906 · doi:10.1016/j.molcel.2020.05.025

Tuning Transcription Factor Availability through Acetylation-Mediated Genomic Redistribution

2020· article· en· W3035475906 sur OpenAlexafffund
Pakavarin Louphrasitthiphol, Robert Siddaway, Alessia Loffreda, Vivian Pogenberg, Hans Friedrichsen, Alexander Schepsky, Zhiqiang Zeng, Min Lü, Thomas Strub, Rasmus Freter, Richard J. Lisle, Eda Suer, Benjamin Thomas, Benjamin Schuster‐Böckler, P. Filippakopoulos, Mark R. Middleton, Xin Lü, E. Elizabeth Patton, Irwin Davidson, Jean‐Philippe Lambert, Matthias Wilmanns, Eirı́kur Steingrı́msson, Davide Mazza, Colin R. Goding

Notice bibliographique

RevueMolecular Cell · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesRIKENEuropean Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroCentre National de la Recherche ScientifiqueLigue Contre le CancerInstitut National Du CancerLudwig Institute for Cancer ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustAgence Nationale de la RechercheHáskóli ÍslandsL'Oreal USAFondazione CariploCancer Research UKHarry J. Lloyd Charitable TrustMelanoma Research AllianceMedical Research CouncilCancer Research Society
Mots-clésBiologyTranscription factorMicrophthalmia-associated transcription factorSp3 transcription factorCREBGeneral transcription factorE-boxActivating transcription factor 2Cell biologyIRF4EnhancerMolecular biologyGeneticsPromoterGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely assumed that decreasing transcription factor DNA-binding affinity reduces transcription initiation by diminishing occupancy of sequence-specific regulatory elements. However, in vivo transcription factors find their binding sites while confronted with a large excess of low-affinity degenerate motifs. Here, using the melanoma lineage survival oncogene MITF as a model, we show that low-affinity binding sites act as a competitive reservoir in vivo from which transcription factors are released by mitogen-activated protein kinase (MAPK)-stimulated acetylation to promote increased occupancy of their regulatory elements. Consequently, a low-DNA-binding-affinity acetylation-mimetic MITF mutation supports melanocyte development and drives tumorigenesis, whereas a high-affinity non-acetylatable mutant does not. The results reveal a paradoxical acetylation-mediated molecular clutch that tunes transcription factor availability via genome-wide redistribution and couples BRAF to tumorigenesis. Our results further suggest that p300/CREB-binding protein-mediated transcription factor acetylation may represent a common mechanism to control transcription factor availability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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