Breast cancer risk SNPs converge on estrogen receptor binding sites commonly shared between breast tumors to locally alter estrogen signalling output
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen Receptor alpha (ERα) is the main driver and prime drug target in luminal breast. ERα chromatin binding is extensively studied in cell lines and a limited number of human tumors, using consensi of peaks shared among samples. However, little is known about inter-tumor heterogeneity of ERα chromatin action, along with its biological implications. Here, we use a large set of ERα ChIP-seq data from 70 ERα+ breast cancers to explore inter-patient heterogeneity in ERα DNA binding, to reveal a striking inter-tumor heterogeneity of ERα action. Interestingly, commonly-shared ERα sites showed the highest estrogen-driven enhancer activity and were most-engaged in long-range chromatin interactions. In addition, the most-commonly shared ERα-occupied enhancers were enriched for breast cancer risk SNP loci. We experimentally confirm SNVs to impact chromatin binding potential for ERα and its pioneer factor FOXA1. Finally, in the TCGA breast cancer cohort, we could confirm these variations to associate with differences in expression for the target gene. Cumulatively, we reveal a natural hierarchy of ERα-chromatin interactions in breast cancers within a highly heterogeneous inter-tumor ERα landscape, with the most-common shared regions being most active and affected by germline functional risk SNPs for breast cancer development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».