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Enregistrement W4417436761 · doi:10.1073/pnas.2520814122

DNA methylation shapes transcription factor binding beyond canonical CpG contexts

2025· article· en· W4417436761 sur OpenAlexaff
Irina Miodownik, Rubén Solozabal, Michael O’Hagan, Shira Albeck, Yoav Peleg, Martin Takáč, Ariel Afek

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésDNA methylationMethylationEpigeneticsCpG siteEnhancerRNA-Directed DNA MethylationTranscription factorEpigenomicsEpigenetics of physical exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytosine methylation is a key epigenetic modification that regulates transcription factor (TF) binding and gene expression. While most current understanding of methylation-sensitive TF binding derives from studies focused exclusively on fully methylated CpG sites, alternative forms-such as non-CpG and hemimethylation-are increasingly recognized as widespread and functionally important, particularly in embryonic stem cells and neurons. However, the direct impact of these alternative methylation contexts on TF-DNA interactions remains poorly defined, largely because current binding assays introduce methylation enzymatically, which precludes strand-specific and position-resolved measurements. Here, we systematically profile the methylation sensitivity of 18 human TFs spanning 11 structural families using chemically synthesized DNA libraries containing position-specific 5-methylcytosines (5mC) in CpG, non-CpG, and hemimethylated contexts, measured via high-throughput protein-binding microarrays. Our results reveal extensive TF sensitivity to methylation state, position, and strand orientation, including strong binding of several TFs to non-CpG and hemimethylated sites. The presence of 5mC can dramatically alter TF-DNA interactions: transforming low-affinity sites into high-affinity ones by enabling new contacts or silencing otherwise favorable motifs through steric hindrance. Genomic analyses further show that the methylation-sensitive sequences identified in vitro are represented within enhancers and regulatory elements, exhibiting distinct methylation patterns across cell types. Together, our findings uncover a previously hidden layer of methylation-dependent TF-DNA recognition, broadening the understanding of epigenetics in transcriptional regulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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