Teamwork of clustered low-affinity κB sites and accessory factors regulates transcriptional strength of NF-κB RelA dimers
Notice bibliographique
Résumé
Non-consensus binding sites of transcription factors (TFs) are often observed within the regulatory elements of genes; however, their effect on transcriptional strength is unclear. Within the promoters and enhancers of NF-κB-responsive genes, we identified clusters of non-consensus κB DNA sites, many exhibiting low affinity for NF-κB in vitro. Deletion of these sites demonstrated their collective critical role in transcription. We explored how these "weak" κB sites exert their influence, especially given the typically low nuclear concentrations of NF-κB. Using proteomics approaches, we identified additional nuclear factors, including other DNA-binding TFs, that could interact with κB site-bound NF-κB RelA. ChIP-seq and RNA-seq analyses suggest that these accessory TFs, referred to as the TF-cofactors of NF-κB, facilitate dynamic recruitment of NF-κB to the clustered weak κB sites. Overall, the occupancy of NF-κB at promoters and enhancers appears to be defined by a collective contribution from all κB sites, both weak and strong, in association with specific cofactors. This congregation of multiple factors within dynamic transcriptional complexes is likely a common feature of transcriptional programs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».