Estradiol (E2) concentration shapes the chromatin binding landscape of estrogen receptor alpha
Notice bibliographique
Résumé
How transcription factors (TFs) selectively occupy a minute subset of their binding sites from a sizeable pool of putative sites in large mammalian genomes remains an important unanswered question. In part, nucleosomes help by creating formidable barriers to TF binding. TF concentration itself plays a crucial role in the competition between TFs and nucleosomes. With nuclear receptors, the ligand adds another layer of complexity. Estrogen receptor alpha (ER) is a classic example where its main ligand estradiol (E2) can modulate ER binding on chromatin. Here, we show a shift in ER binding as a function of E2 concentration. As E2 concentration increases by two orders of magnitude, ER levels decrease, and ER binding localizes to promoter-distal sites with strong ER motifs. At low E2 levels, abundant levels of ER are present in the nucleus, and ER binding occurs mostly at sites without a canonical ER binding motif, in cooperation with other TFs like STAT1. We propose that E2's effect on ER activity plays a major role in defining genome-wide ER binding profiles. Thus, variations in E2 concentrations in ER-positive breast tumors could be a significant factor driving heterogeneity in tumor phenotype, treatment response, and potentially 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».