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Enregistrement W4403445836 · doi:10.1101/gad.352108.124

Notch induces transcription by stimulating release of paused RNA polymerase II

2024· article· en· W4403445836 sur OpenAlexfundno aff
Julia M. Rogers, Claudia A. Mimoso, Benjamín Martín, Alexandre Martin, Jon C. Aster, Karen Adelman, Stephen C. Blacklow

Notice bibliographique

RevueGenes & Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchLeukemia and Lymphoma SocietyNational Cancer InstituteNational Science FoundationNational Institutes of HealthHarvard University
Mots-clésChromatinBiologyNotch signaling pathwayRNA polymerase IICell biologyTranscription (linguistics)Transcription factoriesChromatin remodelingEffectorTranscription factorGene expressionGeneticsGeneSignal transductionTranscriptional regulationPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notch proteins undergo ligand-induced proteolysis to release a nuclear effector that influences a wide range of cellular processes by regulating transcription. Despite years of study, however, how Notch induces the transcription of its target genes remains unclear. Here, we comprehensively examine the response to human Notch1 across a time course of activation using high-resolution genomic assays of chromatin accessibility and nascent RNA production. Our data reveal that Notch induces target gene transcription primarily by releasing paused RNA polymerase II (RNAPII). Moreover, in contrast to prevailing models suggesting that Notch acts by promoting chromatin accessibility, we found that open chromatin was established at Notch-responsive regulatory elements prior to Notch signal induction through SWI/SNF-mediated remodeling. Together, these studies show that the nuclear response to Notch signaling is dictated by the pre-existing chromatin state and RNAPII distribution at the time of signal activation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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