Bioinformatic Analyses of Broad H3K79me2 Domains in Different Leukemia Cell Line Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
A subset of expressed genes is associated with a broad H3K4me3 (histone H3 trimethylated at lysine 4) domain that extends throughout the gene body. Genes marked in this way in normal cells are involved in cell-identity and tumor-suppressor activities, whereas in cancer cells, genes driving the cancer phenotype (oncogenes) have this feature. Other histone modifications associated with expressed genes that display a broad domain have been less studied. Here, we identified genes with the broadest H3K79me2 (histone H3 dimethylated at lysine 79) domain in human leukemic cell lines representing different forms of leukemia. Taking a bioinformatic approach, we provide evidence that genes with the broadest H3K79me2 domain have known roles in leukemia (e.g., JMJD1C). In the mixed-lineage leukemia cell line MOLM-13, the HOXA9 gene is in a 100 kb broad H3K79me2 domain with other HOXA protein-coding and oncogenic long non-coding RNA genes. The genes in this domain contribute to leukemia. This broad H3K79me2 domain has an unstable chromatin structure, as was evident by enhanced chromatin accessibility throughout. Together, we provide evidence that identification of genes with the broadest H3K79me2 domain will aid in generating a panel of genes in the diagnosis and therapeutic treatment of leukemia in the future.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».