Enhancer-promoter hubs organize transcriptional networks promoting oncogenesis and drug resistance
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in high-resolution mapping of spatial interactions among regulatory elements support the existence of complex topological assemblies of enhancers and promoters known as enhancer-promoter hubs or cliques. Yet, organization principles of these multi-interacting enhancer-promoter hubs and their potential role in regulating gene expression in cancer remain unclear. Here, we systematically identify enhancer-promoter hubs in breast cancer, lymphoma, and leukemia. We find that highly interacting enhancer-promoter hubs form at key oncogenes and lineage-associated transcription factors potentially promoting oncogenesis of these diverse cancer types. Genomic and optical mapping of interactions among enhancer and promoter elements further show that topological alterations in hubs coincide with transcriptional changes underlying acquired resistance to targeted therapy in T cell leukemia and B cell lymphoma. Together, our findings suggest that enhancer-promoter hubs are dynamic and heterogeneous topological assemblies with the potential to control gene expression circuits promoting oncogenesis and drug resistance. The role of enhancer-promoter hubs in the regulation of gene expression in cancer remains to be explored. Here, the authors identify enhancer-promoter hubs in breast cancer, lymphoma, and leukemia and suggest their potential role in promoting oncogenesis and drug resistance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».