Elucidating the importance and regulation of key enhancers for human MEIS1 expression
Notice bibliographique
Résumé
Myeloid ecotropic virus insertion site 1 (MEIS1) is essential for normal hematopoiesis and is a critical factor in the pathogenesis of a large subset of acute myeloid leukemia (AML). Despite the clinical relevance of MEIS1, its regulation is largely unknown. To understand the transcriptional regulatory mechanisms contributing to human MEIS1 expression, we created a knock-in green florescent protein (GFP) reporter system at the endogenous MEIS1 locus in a human AML cell line. Using this model, we have delineated and dissected a critical enhancer region of the MEIS1 locus for transcription factor (TF) binding through in silico prediction in combination with oligo pull-down, mass-spectrometry and knockout analysis leading to the identification of FLI1, an E-twenty-six (ETS) transcription factor, as an important regulator of MEIS1 transcription. We further show direct binding of FLI1 to the MEIS1 locus in human AML cell lines as well as enrichment of histone acetylation in MEIS1-high healthy and leukemic cells. We also observe a positive correlation between high FLI1 transcript levels and worse overall survival in AML patients. Our study expands the role of ETS factors in AML and our model constitutes a feasible tool for a more detailed understanding of transcriptional regulatory elements and their interactome.
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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 | 0,000 |
| 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 ».