Breaking boundaries: Pan BETi disrupt 3D chromatin structure, BD2-selective BETi are strictly epigenetic transcriptional regulators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bromodomain and extraterminal proteins (BETs) are more than just epigenetic regulators of transcription. Here we highlight a new role for the BET protein BRD4 in the maintenance of higher order chromatin structure at Topologically Associating Domain Boundaries (TADBs). BD2-selective and pan (non-selective) BET inhibitors (BETi) differentially support chromatin structure, selectively affecting transcription and cell viability. METHODS: Using RNA-seq and BRD4 ChIP-seq, the differential effect of BETi treatment on the transcriptome and BRD4 chromatin occupancy of human aortic endothelial cells from diabetic patients (dHAECs) stimulated with TNFα was evaluated. Chromatin decondensation and DNA fragmentation was assessed by immunofluorescence imaging and quantification. Key dHAEC findings were verified in proliferating monocyte-like THP-1 cells using real time-PCR, BRD4 co-immunoprecipitation studies, western blots, proliferation and apoptosis assays. FINDINGS: We discovered that 1) BRD4 co-localizes with Ying-Yang 1 (YY1) at TADBs, critical chromatin structure complexes proximal to many DNA repair genes. 2) BD2-selective BETi enrich BRD4/YY1 associations, while pan-BETi do not. 3) Failure to support chromatin structures through BRD4/YY1 enrichment inhibits DNA repair gene transcription, which induces DNA damage responses, and causes widespread chromatin decondensation, DNA fragmentation, and apoptosis. 4) BD2-selective BETi maintain high order chromatin structure and cell viability, while reducing deleterious pro-inflammatory transcription. INTERPRETATION: BRD4 plays a previously unrecognized role at TADBs. BETi differentially impact TADB stability. Our results provide translational insight for the development of BETi as therapeutics for a range of diseases including CVD, chronic kidney disease, cancer, and COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».