Repression of germline genes by PRC1.6 and SETDB1 in the early embryo precedes DNA methylation-mediated silencing
Notice bibliographique
Résumé
Silencing of a subset of germline genes is dependent upon DNA methylation (DNAme) post-implantation. However, these genes are generally hypomethylated in the blastocyst, implicating alternative repressive pathways before implantation. Indeed, in embryonic stem cells (ESCs), an overlapping set of genes, including germline "genome-defence" (GGD) genes, are upregulated following deletion of the H3K9 methyltransferase SETDB1 or subunits of the non-canonical PRC1 complex PRC1.6. Here, we show that in pre-implantation embryos and naïve ESCs (nESCs), hypomethylated promoters of germline genes bound by the PRC1.6 DNA-binding subunits MGA/MAX/E2F6 are enriched for RING1B-dependent H2AK119ub1 and H3K9me3. Accordingly, repression of these genes in nESCs shows a greater dependence on PRC1.6 than DNAme. In contrast, GGD genes are hypermethylated in epiblast-like cells (EpiLCs) and their silencing is dependent upon SETDB1, PRC1.6/RING1B and DNAme, with H3K9me3 and DNAme establishment dependent upon MGA binding. Thus, GGD genes are initially repressed by PRC1.6, with DNAme subsequently engaged in post-implantation embryos.
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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) | 0,003 | 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 ».