Multi-species analysis of inflammatory response elements reveals ancient and lineage-specific contributions of transposable elements to NF-kB binding
Notice bibliographique
Résumé
Transposable elements (TEs) provide a source of transcription factor (TF) binding sites that can rewire gene regulatory networks. NF-kB is an evolutionarily conserved TF complex primarily involved in innate immunity and inflammation. The extent to which TEs have contributed to NF-kB responses during mammalian evolution is not well established. Here, we perform a multi-species analysis of TEs bound by the NF-kB subunit RELA in response to the proinflammatory cytokine TNF. By comparing RELA ChIP-seq data from TNF-stimulated primary aortic endothelial cells isolated from human, mouse, and cow, we find that 55 TE subfamilies are associated with RELA-bound regions, many of which reside near TNF-responsive genes. A prominent example of lineage-specific contribution of transposons comes from the bovine SINE subfamilies Bov-tA1/2/3 which collectively contributed over 14,000 RELA-bound regions in cow. By comparing RELA binding data across species, we also find several examples of RELA motif-bearing TEs that colonized the genome prior to the divergence of the three species and contributed to species-specific RELA binding. For example, we find human RELA-bound MER81 instances are enriched for the interferon gamma pathway and demonstrate that one RELA-bound MER81 element can control the TNF-induced expression of interferon gamma receptor 2 ( IFNGR2 ). Using ancestral reconstructions, we find that RELA containing MER81 instances rapidly decayed during early primate evolution (>50 million years ago [MYA]) before stabilizing since the separation of Old World monkeys (<50 MYA). Taken together, our results suggest ancient and lineage-specific transposon subfamilies contributed to mammalian NF-kB regulatory networks.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».