Lineage specific transcription factor waves reprogram neuroblastoma from self-renewal to differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temporal regulation of super-enhancer (SE) driven lineage specific transcription factors (TFs) underlies normal developmental programs. Neuroblastoma (NB) arises from an inability of sympathoadrenal progenitors to exit a self-renewal program and terminally differentiate. To identify critical SEs driving TF regulators of NB, we utilized NB cells in which all-trans retinoic acid (ATRA) induces growth arrest and differentiation. H3K27ac ChIP-seq paired with RNA-seq over a time course of ATRA treatment revealed SEs moving in a coordinated manner with four distinct temporal patterns (clusters). SEs that decreased with ATRA linked to 24 TFs involved in stem cell development/specialization ( MYCN, GATA3, SOX11) along with LMO1 , a transcriptional coregulator and oncogene identified via a genome-wide association study (GWAS) of NB. H3K27ac levels and GATA3 binding at the NB-associated rs2168101 site of the LMO1 SE were reduced with ATRA treatment, resulting in 1.46 fold decreased LMO1 expression. The SOX11 SE was lost coincident with a 50% decrease in mRNA after 8 days of ATRA treatment. CRISPR-Cas9 screening and siRNA inhibition showed a dependency on SOX11 for cell growth in NB cell lines. Silencing of the SOX11 SE using dCAS9-KRAB targeted guides caused a 40% decrease in SOX11 mRNA and inhibited cell growth. Three other TF SE clusters had sequential waves of activation at 2, 4 and 8 days of ATRA treatment and involved TFs regulating neural development ( GATA2 and SOX4 ). Silencing of the gained SOX4 SE using dCAS9-KRAB targeting, caused a 50% decrease in SOX4 expression and attenuated expression of ATRA-induced differentiation genes. Our study has identified candidate oncogenic lineage drivers of NB self-renewal and TFs critical for implementing a differentiation program.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».