Enhancers mediate euchromatin hopping at chromatin contact points
Notice bibliographique
Résumé
Summary Enhancer-mediated gene activation involves the recruitment of chromatin modifiers and RNA polymerase to target promoters, but it is unknown if enhancers influence chromatin beyond their target genes. Euchromatin and heterochromatin associated histone modifications separate the genome into opposing nuclear compartments. Whereas heterochromatin marks are known to spread from one modified nucleosome to another, no such ability has been ascribed to euchromatin. Using mono-allelic enhancer deletions, native ChIP-seq, and an engineered interaction between an enhancer and transcriptionally inert DNA, we show that enhancers mediate the acquisition of euchromatin features at distal regions through chromatin looping. We term this phenomenon euchromatin hopping and found it occurring on average ∼270kb bidirectionally from enhancers, redefining our understanding of enhancer-mediated chromatin architecture with implications on enhancer identification using chromatin features. Graphical Abstract Euchromatin hopping model Figure showing the proposed euchromatin hopping model. TFs recognize and bind to their binding sites in an active enhancer region. Upon activation enhancers recruit coactivators and RNAPII forming a condensate that supports gene activation. After an abundance of transcriptional machinery and coactivators are recruited, adjacent TF bound sites acquire euchromatin features through physical proximity to the active compartment, we call these regions “bystanders”. Upon enhancer deletion, condensate formation is lost and active euchromatin marks are not acquired at the gene promoter or other enhancer chromatin contacts. TFs are displayed in yellow, coactivators in green, RNAPII in pink, and histone modifications in red.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».