Large organized chromatin lysine domains help distinguish primitive from differentiated cell populations
Notice bibliographique
Résumé
The human genome is partitioned into a collection of genomic features, inclusive of genes, transposable elements, lamina interacting regions, early replicating control elements and cis-regulatory elements, such as promoters, enhancers, and anchors of chromatin interactions. Uneven distribution of these features within chromosomes gives rise to clusters, such as topologically associating domains (TADs), lamina-associated domains, clusters of cis-regulatory elements or large organized chromatin lysine (K) domains (LOCKs). Here we show that LOCKs from diverse histone modifications discriminate primitive from differentiated cell types. Active LOCKs (H3K4me1, H3K4me3 and H3K27ac) cover a higher fraction of the genome in primitive compared to differentiated cell types while repressive LOCKs (H3K9me3, H3K27me3 and H3K36me3) do not. Active LOCKs in differentiated cells lie proximal to highly expressed genes while active LOCKs in primitive cells tend to be bivalent. Genes proximal to bivalent LOCKs are minimally expressed in primitive cells. Furthermore, bivalent LOCKs populate TAD boundaries and are preferentially bound by regulators of chromatin interactions, including CTCF, RAD21 and ZNF143. Together, our results argue that LOCKs discriminate primitive from differentiated cell populations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».