Comprehensive functional annotation of ESR1-driven enhancers in breast cancer reveals hierarchical activity independent of genomic and epigenomic contexts
Notice bibliographique
Résumé
gene) is the driving transcription factor in breast cancer development and progression. ESR1 genomic action is thought to operate under tight epigenetic control, with its chromatin binding and subsequent transcriptional output heavily reliant on the pioneer transcription factor FOXA1, which renders chromatin accessible for ESR1 binding. However, the exact contribution of the epigenome to selective enhancer activation by ESR1 remains to be fully elucidated. To address this, we employ a massively parallel reporter assay to profile 7576 individual ESR1 binding sites for hormone responsiveness. Only a minority of ESR1-occupied enhancers exhibit hormone-induced activity. These findings are confirmed by genomic data in situ, indicating that enhancer activation within a chromatinized context is robustly captured in a plasmid-based reporter assay. In silico integration of our findings with publicly available functional genomics data sets from breast cancer cell lines and tumor samples reveal distinct transcription complex compositions, 3D genome contexts, and regulatory dynamics associated with different classes of ESR1 binding sites. Overall, our results establish a comprehensive framework to highlight and elucidate the molecular basis underlying ESR1 genomic heterogeneity and its contribution to breast cancer biology and clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».