The aberrant epigenome of <i>DNMT3B</i> -mutated ICF1 patient iPSCs is amenable to correction, with the exception of a subset of regions with H3K4me3- and/or CTCF-based epigenetic memory
Notice bibliographique
Résumé
Bi-allelic hypomorphic mutations in DNMT3B disrupt DNA methyltransferase activity and lead to immunodeficiency, centromeric instability, facial anomalies syndrome, type 1 (ICF1). Although several ICF1 phenotypes have been linked to abnormally hypomethylated repetitive regions, the unique genomic regions responsible for the remaining disease phenotypes remain largely uncharacterized. Here we explored two ICF1 patient–derived induced pluripotent stem cells (iPSCs) and their CRISPR-Cas9-corrected clones to determine whether DNMT3B correction can globally overcome DNA methylation defects and related changes in the epigenome. Hypomethylated regions throughout the genome are highly comparable between ICF1 iPSCs carrying different DNMT3B variants, and significantly overlap with those in ICF1 patient peripheral blood and lymphoblastoid cell lines. These regions include large CpG island domains, as well as promoters and enhancers of several lineage-specific genes, in particular immune-related, suggesting that they are premarked during early development. CRISPR-corrected ICF1 iPSCs reveal that the majority of phenotype-related hypomethylated regions reacquire normal DNA methylation levels following editing. However, at the most severely hypomethylated regions in ICF1 iPSCs, which also display the highest increases in H3K4me3 levels and/or abnormal CTCF binding, the epigenetic memory persists, and hypomethylation remains uncorrected. Overall, we demonstrate that restoring the catalytic activity of DNMT3B can reverse the majority of the aberrant ICF1 epigenome. However, a small fraction of the genome is resilient to this rescue, highlighting the challenge of reverting disease states that are due to genome-wide epigenetic perturbations. Uncovering the basis for the persistent epigenetic memory will promote the development of strategies to overcome this obstacle.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».