Cis and trans effects differentially contribute to the evolution of promoters and enhancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gene expression differences between species are driven by both cis and trans effects. Whereas cis effects are caused by genetic variants located on the same DNA molecule as the target gene, trans effects are due to genetic variants that affect diffusible elements. Previous studies have mostly assessed the impact of cis and trans effects at the gene level. However, how cis and trans effects differentially impact regulatory elements such as enhancers and promoters remains poorly understood. Here, we use massively parallel reporter assays to directly measure the transcriptional outputs of thousands of individual regulatory elements in embryonic stem cells and measure cis and trans effects between human and mouse. RESULTS: Our approach reveals that cis effects are widespread across transcribed regulatory elements, and the strongest cis effects are associated with the disruption of motifs recognized by strong transcriptional activators. Conversely, we find that trans effects are rare but stronger in enhancers than promoters and are associated with a subset of transcription factors that are differentially expressed between human and mouse. While we find that cis-trans compensation is common within promoters, we do not see evidence of widespread cis-trans compensation at enhancers. Cis-trans compensation is inversely correlated with enhancer redundancy, suggesting that such compensation may often occur across multiple enhancers. CONCLUSIONS: Our results highlight differences in the mode of evolution between promoters and enhancers in complex mammalian genomes and indicate that studying the evolution of individual regulatory elements is pivotal to understand the tempo and mode of gene expression evolution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».