Coupling Proximity Biotinylation with Genomic Targeting to Characterize Locus-Specific Changes in Chromatin Environments
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Regulating gene expression involves significant changes in the chromatin environment at the locus level, especially at regulatory sequences. However, their modulation following pharmacological treatments or pathological conditions remain mostly undetermined. Here, we report versatile locus-specific proteomics tools to address this knowledge gap, which combine the targeting ability of the CRISPR/Cas9 system and the protein-labeling capability of the highly reactive biotin ligases TurboID (in CasTurbo) and UltraID (in CasUltra). CasTurbo and CasUltra enabled rapid chromatin protein labeling at repetitive sequences like centromeres and telomeres, as well as nonamplified genes. We applied CasUltra to A375 melanoma cell lines to decipher the protein environment of the MYC promoter and characterize the molecular effects of the bromodomain inhibitor JQ1, which targets bromodomain and extra-terminal (BET) proteins that regulate MYC expression. We quantified the consequences of BET protein displacement from the MYC promoter and found that it was associated with a considerable reorganization of the chromatin composition. Additionally, BET protein retention at the MYC promoter was consistent with a model of increased JQ1 resistance. Thus, through the combination of proximity biotinylation and CRISPR/Cas9 genomic targeting, CasTurbo and CasUltra have successfully demonstrated their utility in profiling the proteome associated with a genomic locus in living cells.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».