Transcriptional programs of cell identity and p53-induced stress responses are associated with distinctive features of spatial genome organization
Notice bibliographique
Résumé
To date, most studies explored changes in 3D-genome organization between different tissues or during differentiation, which involve massive reprogramming of transcriptional programs. Much fewer studies examined alterations in genome organization in response to cellular stress, which involves less pervasive transcriptional modulation. Here, we examined associations between spatial chromatin organization and gene expression in two different biological contexts: transcriptional programs determining cell identity and transcriptional responses to stress, using p53 activation as a model. We selected 10 cell lines of diverse tissues, and in each performed micro-C, RNA-seq, and p53 ChIP-seq, before and after p53 induction. In the comparison between cell types, we delineated marked correlations between gene expression and spatial genome organization and identified hundreds of active enhancer-promoter loops associated with the expression of cell-type marker genes. In contrast, within each cell type, no such links were observed for expression changes induced by p53 activation, even for enhancers and promoters activated by p53 binding. Our analysis points to a fundamental difference between chromatin interactions that define cell identity and those that are established in response to cellular stress. Our results on p53-induced transcriptional responses support the recently proposed TF activity gradient model, which speculated a contact-independent mechanism for enhancer-promoter communication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».