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Enregistrement W4280597780 · doi:10.1093/nar/gkac358

Hormone-controlled cooperative binding of transcription factors drives synergistic induction of fasting-regulated genes

2022· article· en· W4280597780 sur OpenAlexfundno aff
Dana Goldberg, Meital Charni‐Natan, Nufar Buchshtab, Meirav Bar‐Shimon, Ido Goldstein

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchIsrael Science FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésEnhancerBiologyTranscription factorGlucagonCREBGene expressionCell biologyGlucocorticoid receptorRegulation of gene expressionGeneHormoneGlucocorticoidEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During fasting, hepatocytes produce glucose in response to hormonal signals. Glucagon and glucocorticoids are principal fasting hormones that cooperate in regulating glucose production via gluconeogenesis. However, how these hormone signals are integrated and interpreted to a biological output is unknown. Here, we use genome-wide profiling of gene expression, enhancer dynamics and transcription factor (TF) binding in primary mouse hepatocytes to uncover the mode of cooperation between glucagon and glucocorticoids. We found that compared to a single treatment with each hormone, a dual treatment directs hepatocytes to a pro-gluconeogenic gene program by synergistically inducing gluconeogenic genes. The cooperative mechanism driving synergistic gene expression is based on 'assisted loading' whereby a glucagon-activated TF (cAMP responsive element binding protein; CREB) leads to enhancer activation which facilitates binding of the glucocorticoid receptor (GR) upon glucocorticoid stimulation. Glucagon does not only activate single enhancers but also activates enhancer clusters, thereby assisting the loading of GR also across enhancer units within the cluster. In summary, we show that cells integrate extracellular signals by an enhancer-specific mechanism: one hormone-activated TF activates enhancers, thereby assisting the loading of a TF stimulated by a second hormone, leading to synergistic gene induction and a tailored transcriptional response to fasting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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