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Enregistrement W4223622072 · doi:10.1101/gr.276383.121

H3K36 dimethylation shapes the epigenetic interaction landscape by directing repressive chromatin modifications in embryonic stem cells

2022· article· en· W4223622072 sur OpenAlexafffund
Haifeng Chen, Bo Hu, Cynthia Horth, Eric Bareke, Phillip Rosenbaum, Sin Young Kwon, Jacinthe Sirois, Daniel N. Weinberg, F. Robison, Benjamin A. Garcia, Chao Lü, William A. Pastor, Jacek Majewski

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchSt. Jude Children's Research Hospital
Mots-clésBiologyEpigenomeEpigeneticsChromatinDNA methylationEpigenomicsHistoneGeneticsHistone methyltransferaseCell biologyMethyltransferaseMethylationGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic modifications on the chromatin do not occur in isolation. Chromatin-associated proteins and their modification products form a highly interconnected network, and disturbing one component may rearrange the entire system. We see this increasingly clearly in epigenetically dysregulated cancers. It is important to understand the rules governing epigenetic interactions. Here, we use the mouse embryonic stem cell (mESC) model to describe in detail the relationships within the H3K27-H3K36-DNA methylation subnetwork. In particular, we focus on the major epigenetic reorganization caused by deletion of the histone 3 lysine 36 methyltransferase NSD1, which in mESCs deposits nearly all of the intergenic H3K36me2. Although disturbing the H3K27 and DNA methylation (DNAme) components also affects this network to a certain extent, the removal of H3K36me2 has the most drastic effect on the epigenetic landscape, resulting in full intergenic spread of H3K27me3 and a substantial decrease in DNAme. By profiling DNMT3A and CHH methylation (mCHH), we show that H3K36me2 loss upon Nsd1 -KO leads to a massive redistribution of DNMT3A and mCHH away from intergenic regions and toward active gene bodies, suggesting that DNAme reduction is at least in part caused by redistribution of de novo methylation. Additionally, we show that pervasive acetylation of H3K27 is regulated by the interplay of H3K36 and H3K27 methylation. Our analysis highlights the importance of H3K36me2 as a major determinant of the developmental epigenome and provides a framework for further consolidating our knowledge of epigenetic networks.

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)0,002
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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