Comprehensive dissection of cis-regulatory elements in a 2.8 Mb topologically associated domain in six human cancers
Notice bibliographique
Résumé
Cis-regulatory elements (CREs), such as enhancers and promoters, are fundamental regulators of gene expression and, across different cell types, the MYC locus utilizes a diverse regulatory architecture driven by multiple CREs. To better understand differences in CRE function, we perform pooled CRISPR inhibition (CRISPRi) screens to comprehensively probe the 2.8 Mb topologically-associated domain containing MYC in 6 human cancer cell lines with nucleotide resolution. We map 32 CREs where inhibition leads to changes in cell growth, including 8 that overlap previously identified enhancers. Targeting specific CREs decreases MYC expression by as much as 60%, and cell growth by as much as 50%. Using 3-D enhancer contact mapping, we find that these CREs almost always contact MYC but less than 10% of total MYC contacts impact growth when silenced, highlighting the utility of our approach to identify phenotypically-relevant CREs. We also detect an enrichment of lineage-specific transcription factors (TFs) at MYC CREs and, for some of these TFs, find a strong, tumor-specific correlation between TF and MYC expression not found in normal tissue. Taken together, these CREs represent systematically identified, functional regulatory regions and demonstrate how the same region of the human genome can give rise to complex, tissue-specific gene regulation.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».