CAD-C: An engineered nuclease enables repair-free <i>in situ</i> proximity ligation and nucleosome-resolution chromosome walks in human cells
Notice bibliographique
Résumé
Chromosome conformation capture (3C)-derived methods have become an indispensable tool in the study of gene regulation. The three-dimensional contacts probed by 3C methods depend strongly on the properties of the enzyme used to fragment chromatin prior to proximity-driven ligation. Micrococcal nuclease (MNase), used in Micro-C, increases resolution at the expense of low ligation efficiency and the need for extensive enzyme titration. To overcome these limitations, we engineered a TEV protease-activatable caspase-activated DNase (CAD) to enable an efficient, low-sequence-bias, and high-resolution proximity ligation assay we call CAD-C. CAD-C was successful on the first attempt for each human cell line tested and the resulting datasets capture loops, TADs, compartments, and stripes similarly to Micro-C. However, compared to Micro-C and Hi-C, CAD-C shows enhanced sensitivity for promoter-enhancer loops. Leveraging the ligation-competent DNA ends produced by CAD cleavage, we show that CAD-C is compatible with a highly streamlined, repair-free protocol and produces multi-step CADwalks, consecutive ligations between nucleosomal or sub-nucleosomal fragments. With these walks, we probe local chromatin fiber folding contacts, nucleosomal and sub-nucleosomal footprints, and long-range nuclear organization regimes in human cell lines. CAD-C is an efficient, robust chromatin structure assay that can span sub-nucleosomal to chromosomal length scales in a single experiment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».