Пространственная организация хроматина промоторной области гена KLF5 в клетках протоковой аденокарциномы поджелудочной железы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Протоковая аденокарцинома поджелудочной железы (Pancreatic Ductal AdenoCarcinoma, PDAC) характеризуется неблагоприятным прогнозом и плохо поддается современным методам лечения. Моделью развития PDAC может служить ряд клеточных культур, отражающих различные степени дифференцировки и злокачественности опухоли. Высокодифференцированные низкозлокачественные клетки отличаются повышенной экспрессией гена KLF5. Белок KLF5 – яркий представитель многофункциональных факторов транскрипции, участвует во множестве клеточных процессов, в частности, связанных с различными видами рака. Методом циркулярной идентификации конформации хромосомы (4C-seq) нами изучена пространственная организация хроматина, включающего регуляторные области гена KLF5, в высокодифференцированных клетках PDAC Capan2 с высоким уровнем экспрессии KLF5 и в низкодифференцированных клетках PDAC MIA PaCa2 c низким уровнем экспрессии этого гена. Выявлены существенные различия в числе и распределении контактов регуляторной области KLF5 с другими областями хроматина в этих типах клеток: в клетках Capan2 число контактов значительно выше. Существует корреляция между уровнем экспрессии соседствующих с KLF5 генов и интенсивностью их контактов с регуляторной областью KLF5, что указывает на согласованность их экспрессии, возможно, в рамках транскрипционной фабрики. Для Capan2 характерен высокий уровень контактов регуляторной области KLF5 со свободным от генов участком генома, содержащим кластер ассоциированных с PDAC полиморфных сайтов (SNP/InDel). Таким образом, при повышении степени злокачественности клеток наблюдается снижение общего числа контактов промоторной области гена KLF5 и уровня экспрессии большинства окружающих KLF5 генов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. В. Зиновьева

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук

Email: lev@ibch.ru
Россия, Москва, 117997

Л. Г. Николаев

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: lev@ibch.ru
Россия, Москва, 117997

Список литературы

  1. Collisson E.A., Bailey P., Chang D.K., Biankin A.V. (2019) Molecular subtypes of pancreatic cancer. Nat. Rev. Gastroenterol. Hepatol. 16, 207–220.
  2. Rawla P., Sunkara T., Gaduputi V. (2019) Epidemiology of pancreatic cancer: global trends, etiology and risk factors. World J. Oncol. 10, 10–27.
  3. Kung H.C., Yu J. (2023) Targeted therapy for pancreatic ductal adenocarcinoma: mechanisms and clinical study. MedComm. (2020). 4, e216.
  4. Pandey S., Gupta V.K., Lavania S.P. (2023) Role of epigenetics in pancreatic ductal adenocarcinoma. Epigenomics. 15, 89–110.
  5. Hafner A., Boettiger A. 2023. The spatial organization of transcriptional control. Nat. Rev. Genet. 24, 53–68.
  6. van Roey R., Brabletz T., Stemmler M.P., Armstark I. (2021) Deregulation of transcription factor networks driving cell plasticity and metastasis in pancreatic cancer. Front. Cell Dev. Biol. 9, 753456.
  7. Diaferia G.R., Balestrieri C., Prosperini E., Nicoli P., Spaggiari P., Zerbi A., Natoli G. (2016) Dissection of transcriptional and cis-regulatory control of differentiation in human pancreatic cancer. EMBO J. 35, 595–617.
  8. Абжалимов И.Р., Зиновьева М.В., Николаев Л.Г., Копанцева М.Р., Копанцев Е.П., Свердлов Е.Д. (2017) Экспрессия генов транскрипционных факторов в линиях клеток, соответствующих разным стадиям прогрессии рака поджелудочной железы. Докл. РАН. 475, 333–335.
  9. Luo Y., Chen C. (2021) The roles and regulation of the KLF5 transcription factor in cancers. Cancer Sci. 112, 2097–2117.
  10. Зиновьева М.В., Костина М.Б., Чернов И.П., Кондратьева Л.Г., Свердлов Е.Д. (2016) KLF5, новый игрок и новая мишень в постоянно меняющемся составе молекулярных двигателей рака поджелудочной железы. Биоорган. химия. 42, 668–674.
  11. Hoskins J.W., Ibrahim A., Emmanuel M.A., Manmiller S.M., Wu Y., O´Neill M., Jia J., Collins I., Zhang M., Thomas J.V., Rost L.M., Das S., Parikh H., Haake J.M., Matters G.L., Kurtz R.C., Bamlet W.R., Klein A., Stolzenberg-Solomon R., Wolpin B.M., Yarden R., Wang Z., Smith J., Olson S.H., Andresson T., Petersen G.M., Amundadottir L.T. (2016) Functional characterization of a chr13q22.1 pancreatic cancer risk locus reveals long-range interaction and allele-specific effects on DIS3 expression. Hum. Mol. Genet. 25, 4726–4738.
  12. Wolpin B.M., Rizzato C., Kraft P., Kooperberg C., Petersen G.M., Wang Z., Arslan A.A., Beane-Freeman L., Bracci P.M., Buring J., Canzian F., Duell E.J., Gallinger S., Giles G.G., Goodman G.E., Goodman P.J., Jacobs E.J., Kamineni A., Klein A.P., Kolonel L.N., Kulke M.H., Li D., Malats N., Olson S.H., Risch H.A., Sesso H.D., Visvanathan K., White E., Zheng W., Abnet C.C., Albanes D., Andreotti G., Austin M.A., Barfield R., Basso D., Berndt S.I., Boutron-Ruault M.C., Brotzman M., Buchler M.W., Bueno-de-Mesquita H.B., Bugert P., Burdette L., Campa D., Caporaso N.E., Capurso G., Chung C., Cotterchio M., Costello E., Elena J., Funel N., Gaziano J.M., Giese N.A., Giovannucci E.L., Goggins M., Gorman M.J., Gross M., Haiman C.A., Hassan M., Helzlsouer K.J., Henderson B.E., Holly E.A., Hu N., Hunter D.J., Innocenti F., Jenab M., Kaaks R., Key T.J., Khaw K.T., Klein E.A., Kogevinas M., Krogh V., Kupcinskas J., Kurtz R.C., LaCroix A., Landi M.T., Landi S., Le Marchand L., Mambrini A., Mannisto S., Milne R.L., Nakamura Y., Oberg A.L., Owzar K., Patel A.V., Peeters P.H., Peters U., Pezzilli R., Piepoli A., Porta M., Real F.X., Riboli E., Rothman N., Scarpa A., Shu X.O., Silverman D.T., Soucek P., Sund M., Talar-Wojnarowska R., Taylor P.R., Theodoropoulos G.E., Thornquist M., Tjonneland A., Tobias G.S., Trichopoulos D., Vodicka P., Wactawski-Wende J., Wentzensen N., Wu C., Yu H., Yu K., Zeleniuch-Jacquotte A., Hoover R., Hartge P., Fuchs C., Chanock S.J., Stolzenberg-Solomon R.S., Amundadottir L.T. (2014) Genome-wide association study identifies multiple susceptibility loci for pancreatic cancer. Nat. Genet. 46, 994–1000.
  13. Petersen G.M., Amundadottir L., Fuchs C.S., Kraft P., Stolzenberg-Solomon R.Z., Jacobs K.B., Arslan A.A., Bueno-de-Mesquita H.B., Gallinger S., Gross M., Helzlsouer K., Holly E.A., Jacobs E.J., Klein A.P., LaCroix A., Li D., Mandelson M.T., Olson S.H., Risch H.A., Zheng W., Albanes D., Bamlet W.R., Berg C.D., Boutron-Ruault M.C., Buring J.E., Bracci P.M., Canzian F., Clipp S., Cotterchio M., de Andrade M., Duell E.J., Gaziano J.M., Giovannucci E.L., Goggins M., Hallmans G., Hankinson S.E., Hassan M., Howard B., Hunter D.J., Hutchinson A., Jenab M., Kaaks R., Kooperberg C., Krogh V., Kurtz R.C., Lynch S.M., McWilliams R.R., Mendelsohn J.B., Michaud D.S., Parikh H., Patel A.V., Peeters P.H., Rajkovic A., Riboli E., Rodriguez L., Seminara D., Shu X.O., Thomas G., Tjonneland A., Tobias G.S., Trichopoulos D., Van Den Eeden S.K., Virtamo J., Wactawski-Wende J., Wang Z., Wolpin B.M., Yu H., Yu K., Zeleniuch-Jacquotte A., Fraumeni J.F., Jr., Hoover R.N., Hartge P., Chanock S.J. (2010) A genome-wide association study identifies pancreatic cancer susceptibility loci on chromosomes 13q22.1, 1q32.1 and 5p15.33. Nat. Genet. 42, 224–228.
  14. Zhang Y., Yao C., Ju Z., Jiao D., Hu D., Qi L., Liu S., Wu X., Zhao C. (2023) Kruppel-like factors in tumors: key regulators and therapeutic avenues. Front. Oncol. 13, 1080720.
  15. Palioura D., Lazou A., Drosatos K. (2022) Kruppel-like factor (KLF)5: an emerging foe of cardiovascular health. J. Mol. Cell. Cardiol. 163, 56–66.
  16. Li J., Liu L., Zhou W.Q., Cai L., Xu Z.G., Rane M.J. (2021) Roles of Kruppel-like factor 5 in kidney disease. J. Cell. Mol. Med. 25, 2342–2355.
  17. He P., Yang J.W., Yang V.W., Bialkowska A.B. (2018) Kruppel-like factor 5, increased in pancreatic ductal adenocarcinoma, promotes proliferation, acinar-to-ductal metaplasia, pancreatic intraepithelial neoplasia, and tumor growth in mice. Gastroenterology. 154, 1494–1508 e1413.
  18. van de Werken H.J., de Vree P.J., Splinter E., Holwerda S.J., Klous P., de Wit E., de Laat W. (2012) 4C technology: protocols and data analysis. Meth. Enzymol. 513, 89–112.
  19. Mihara N., Chiba T., Yamaguchi K., Sudo H., Yagishita H., Imai K. (2017) Minimal essential region for kruppel-like factor 5 expression and the regulation by specificity protein 3-GC box binding. Gene. 601, 36–43.
  20. Shen W., Le S., Li Y., Hu F. (2016) SeqKit: a cross-platform and ultrafast toolkit for FASTA/Q file manipulation. PLoS One. 11, e0163962.
  21. Langmead B., Trapnell C., Pop M., Salzberg S.L. (2009) Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biol. 10, R25.
  22. Li H., Handsaker B., Wysoker A., Fennell T., Ruan J., Homer N., Marth G., Abecasis G., Durbin R. (2009) The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 25, 2078–2079.
  23. Thongjuea S., Stadhouders R., Grosveld F.G., Soler E., Lenhard B. (2013) r3Cseq: an R/Bioconductor package for the discovery of long-range genomic interactions from chromosome conformation capture and next-generation sequencing data. Nucl. Acids Res. 41, e132.
  24. Klein F.A., Pakozdi T., Anders S., Ghavi-Helm Y., Furlong E.E., Huber W. (2015) FourCSeq: analysis of 4C sequencing data. Bioinformatics. 31, 3085–3091.
  25. Geeven G., Teunissen H., de Laat W., de Wit E. (2018) peakC: a flexible, non-parametric peak calling package for 4C and Capture-C data. Nucl. Acids Res. 46, e91.
  26. Raviram R., Rocha P.P., Muller C.L., Miraldi E.R., Badri S., Fu Y., Swanzey E., Proudhon C., Snetkova V., Bonneau R., Skok J.A. (2016) 4C-ker: a method to reproducibly identify genome-wide interactions captured by 4C-Seq experiments. PLoS Comput. Biol. 12, e1004780.
  27. Kent W.J., Sugnet C.W., Furey T.S., Roskin K.M., Pringle T.H., Zahler A.M., Haussler D. (2002) The human genome browser at UCSC. Genome Res. 12, 996–1006.
  28. Lee B.T., Barber G.P., Benet-Pages A., Casper J., Clawson H., Diekhans M., Fischer C., Gonzalez J.N., Hinrichs A.S., Lee C.M., Muthuraman P., Nassar L.R., Nguy B., Pereira T., Perez G., Raney B.J., Rosenbloom K.R., Schmelter D., Speir M.L., Wick B.D., Zweig A.S., Haussler D., Kuhn R.M., Haeussler M., Kent W.J. (2022) The UCSC Genome Browser database: 2022 update. Nucl. Acids Res. 50, D1115–D1122.
  29. Moore J.E., Purcaro M.J., Pratt H.E., Epstein C.B., Shoresh N., Adrian J., Kawli T., Davis C.A., Dobin A., Kaul R., Halow J., Van Nostrand E.L., Freese P., Gorkin D.U., Shen Y., He Y., Mackiewicz M., Pauli-Behn F., Williams B.A., Mortazavi A., Keller C.A., Zhang X.O., Elhajjajy S.I., Huey J., Dickel D.E., Snetkova V., Wei X., Wang X., Rivera-Mulia J.C., Rozowsky J., Zhang J., Chhetri S.B., Victorsen A., White K.P., Visel A., Yeo G.W., Burge C.B., Lecuyer E., Gilbert D.M., Dekker J., Rinn J., Mendenhall E.M., Ecker J.R., Kellis M., Klein R.J., Noble W.S., Kundaje A., Guigo R., Farnham P.J., Cherry J.M., Myers R.M., Ren B., Graveley B.R., Gerstein M.B., Pennacchio L.A., Snyder M.P., Bernstein B.E., Wold B., Hardison R.C., Gingeras T.R., Stamatoyannopoulos J.A., Weng Z. (2020) Expanded encyclopaedias of DNA elements in the human and mouse genomes. Nature. 583, 699–710.
  30. Barrett T., Wilhite S.E., Ledoux P., Evangelista C., Kim I.F., Tomashevsky M., Marshall K.A., Phillippy K.H., Sherman P.M., Holko M., Yefanov A., Lee H., Zhang N., Robertson C.L., Serova N., Davis S., Soboleva A. (2013) NCBI GEO: archive for functional genomics data sets–update. Nucl. Acids Res. 41, D991–995.
  31. Stelzer G., Rosen N., Plaschkes I., Zimmerman S., Twik M., Fishilevich S., Stein T.I., Nudel R., Lieder I., Mazor Y., Kaplan S., Dahary D., Warshawsky D., Guan-Golan Y., Kohn A., Rappaport N., Safran M., Lancet D. (2016) The GeneCards Suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr. Protoc. Bioinformatics. 54, 1.30.1‒1.30.33.
  32. Collisson E.A., Sadanandam A., Olson P., Gibb W.J., Truitt M., Gu S., Cooc J., Weinkle J., Kim G.E., Jakkula L., Feiler H.S., Ko A.H., Olshen A.B., Danenberg K.L., Tempero M.A., Spellman P.T., Hanahan D., Gray J.W. (2011) Subtypes of pancreatic ductal adenocarcinoma and their differing responses to therapy. Nat. Med. 17, 500–503.
  33. Kawai-Kowase K., Kurabayashi M., Hoshino Y., Ohyama Y., Nagai R. (1999) Transcriptional activation of the zinc finger transcription factor BTEB2 gene by Egr-1 through mitogen-activated protein kinase pathways in vascular smooth muscle cells. Circ. Res. 85, 787–795.
  34. Chen C., Zhou Y., Zhou Z., Sun X., Otto K.B., Uht R.M., Dong J.T. (2004) Regulation of KLF5 involves the Sp1 transcription factor in human epithelial cells. Gene. 330, 133–142.
  35. Takeda T., Yokoyama Y., Takahashi H., Okuzaki D., Asai K., Itakura H., Miyoshi N., Kobayashi S., Uemura M., Fujita T., Ueno H., Mori M., Doki Y., Fujii H., Eguchi H., Yamamoto H. (2022) A stem cell marker KLF5 regulates CCAT1 via three-dimensional genome structure in colorectal cancer cells. Br. J. Cancer. 126, 109–119.
  36. Koutsi M.A., Pouliou M., Champezou L., Vatsellas G., Giannopoulou A.I., Piperi C., Agelopoulos M. (2022) Typical enhancers, super-enhancers, and cancers. Cancers (Basel). 14, 4375.
  37. Chen L., Huang M., Plummer J., Pan J., Jiang Y.Y., Yang Q., Silva T.C., Gull N., Chen S., Ding L.W., An O., Yang H., Cheng Y., Said J.W., Doan N., Dinjens W.N., Waters K.M., Tuli R., Gayther S.A., Klempner S.J., Berman B.P., Meltzer S.J., Lin D.C., Koeffler H.P. (2020) Master transcription factors form interconnected circuitry and orchestrate transcriptional networks in oesophageal adenocarcinoma. Gut. 69, 630–640.
  38. Jiang Y.Y., Jiang Y., Li C.Q., Zhang Y., Dakle P., Kaur H., Deng J.W., Lin R.Y., Han L., Xie J.J., Yan Y., Doan N., Zheng Y., Mayakonda A., Hazawa M., Xu L., Li Y., Aswad L., Jeitany M., Kanojia D., Guan X.Y., Said J.W., Yang W., Fullwood M.J., Lin D.C., Koeffler H.P. (2020) TP63, SOX2, and KLF5 establish a core regulatory circuitry that controls epigenetic and transcription patterns in esophageal squamous cell carcinoma cell lines. Gastroenterology. 159, 1311–1327 e1319.
  39. Chen C.H., Yang N., Zhang Y., Ding J., Zhang W., Liu R., Liu W., Chen C. (2019) Inhibition of super enhancer downregulates the expression of KLF5 in basal-like breast cancers. Int. J. Biol. Sci. 15, 1733–1742.
  40. Kimura H., Sato Y. (2022) Imaging transcription elongation dynamics by new technologies unveils the organization of initiation and elongation in transcription factories. Curr. Opin. Cell Biol. 74, 71–79.
  41. Didych D.A., Shamsutdinov M.F., Smirnov N.A., Akopov S.B., Monastyrskaya G.S., Uspenskaya N.Y., Nikolaev L.G., Sverdlov E.D. (2013) Human PSENEN and U2AF1L4 genes are concertedly regulated by a genuine bidirectional promoter. Gene. 515, 34–41.
  42. Smirnov N.A., Akopov S.B., Didych D.A., Nikolaev L.G. (2017) In trans promoter activation by enhancers in transient transfection. Gene. 603, 15–20.
  43. Hoffman M.M., Ernst J., Wilder S.P., Kundaje A., Harris R.S., Libbrecht M., Giardine B., Ellenbogen P.M., Bilmes J.A., Birney E., Hardison R.C., Du ham I., Kellis M., Noble W.S. (2013) Integrative annotation of chromatin elements from ENCODE data. Nucl. Acids Res. 41, 827–841.
  44. Xu Z., Lee D.S., Chandran S., Le V.T., Bump R., Yasis J., Dallarda S., Marcotte S., Clock B., Haghani N., Cho C.Y., Akdemir K.C., Tyndale S., Futreal P.A., McVicker G., Wahl G.M., Dixon J.R. (2022) Structural variants drive context-dependent oncogene activation in cancer. Nature. 612, 564–572.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. S1

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Таблица S1
Скачать (15KB)
Метаданные
4. Таблица S2
Скачать (15KB)
Метаданные
5. Таблица S3
Скачать (16KB)
Метаданные
6. Таблица S4
Скачать (19KB)
Метаданные
7. Таблица S5
Скачать (19KB)
Метаданные
8. Таблица S6
Скачать (27KB)
Метаданные
9. Таблица S7
Скачать (22KB)
Метаданные
10. Рис. 1. Структура и секвенирование библиотек. а – Структура библиотек. P5, P7, Reading – последовательности для секвенирования Illumina; H- и D-праймеры – уникальные праймеры для обращенной ПЦР со стороны сайтов Hind III и Dpn II соответственно; индекс – индексные последовательности; вставка – амплифицированная геномная последовательность, контактирующая с якорем. б – Электрофорез в агарозном геле 4С библиотек после второго этапа ПЦР-амплификации. Номер библиотеки соответствует номеру праймера Hind III (см. табл. 1). M_1 и M_0.1 – ДНК-маркеры 1 и 0.1 т.п.н. соответственно. в – Типичное расположение прочтений относительно сайтов расщепления Hind III в участке хромосомы 13. Представлены три варианта лигирования: (1) по одной из цепей; (2) по противоположной цепи; (3) по обеим цепям с разной эффективностью. Рисунок подготовлен при помощи пакета SeqMonk (https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/seqmonk). г – Расположение контактных участков в области хромосомы 13 длиной 6 млн.п.н. вокруг гена KLF5. По оси ординат отложено число прочтений на миллион (RPM) в соответствующей библиотеке, синяя вертикальная линия показывает положение якорных последовательностей. В двух верхних дорожках показано распределение контактов якорной последовательности K1 и клеток Capan2 в двух независимых экспериментах; в следующих двух дорожках – те же данные для клеток MIA PaCa2. д – Pасположение контактных участков в небольшой (200 т.п.н.) области хромосомы 13 вблизи гена KLF12. По оси ординат отложено число прочтений в соответствующей библиотеке. Две верхние дорожки позволяют сравнить распределение контактов якорных последовательностей K1 и K3 в клетках Capan2, следующие две дорожки – то же для клеток MIA PaCa2. Внизу показано расположение сайтов расщепления Hind III.

Скачать (679KB)
Метаданные
11. Рис. 2. Распределение контактов якорного участка гена KLF5 в области хромосомы 13 человека размером 6 млн п.н. (по 3 млн п.н. с 5´- и 3´-стороны от якоря). Приведены результаты анализа клеток MIA PaCa2 и Capan2, полученные при помощи программ peakC, FourCSeq и R3Cseq и представленные в виде –lg(P-value). Горизонтальная линия соответствует пороговому P-значению (0.05 для peakC и 0.01 для FourCseq и R3Cseq). Для дифференциальных контактов, выявленных при помощи программы 4C-ker, пороговое P-значение составило 0.01. Вертикальная стрелка показывает положение якорной последовательности. Внизу представлено расположение восьми топологически ассоциированных доменов хроматина (Topologically Associated Domains, TAD) согласно данным Hi-C для клеток Capan1 [44].

Скачать (873KB)
Метаданные
12. Рис. 3. Расположение отобранных и нормализованных участков контакта якорного участка гена KLF5 в области хромосомы 13 человека размером 6 млн п.н. относительно некоторых функциональных элементов. Отдельно приведены области контактов, специфичные для клеток Capan2, MIA PaCa2, и общие для обеих линий клеток. а – Тканеспецифичность экспрессии генов в клетках Capan2 и MIA PaCa2, связь уровня экспрессии гена и числа его контактов с промоторной областью KLF5. По осям ординат отложены значения FPKM для оценки уровня экспрессии генов и –lg(P-value) для участков контакта. б – Расположение относительно контактов точек однонуклеотидного полиморфизма и делеций/вставок (SNP/indel), ассоциированных с PDAC по данным полногеномного анализа (GWAS, Genome-Wide Association Studies, см. [11, 13]).

Скачать (562KB)
Метаданные
13. Рис. 4. Связь уровней экспрессии генов и интенсивности их контактов с якорным участком KLF5 в двух богатых генами участках хромосомы 13 (обведены квадратами на рис. 3а). а – Участок с координатами 75 800 000 – 76 500 000 п.н. б – Участок с координатами 73280000–73600000 п.н. По осям ординат отложены значения FPKM для оценки уровня экспрессии генов и –lg(P-value) для участков контакта. Стрелками указано направление транскрипции генов. Уровни экспрессии генов приведены по данным [7] (доступны в базе данных NCBI GEO, GSE64558). Показаны все контакты, идентифицированные в каждой линии клеток (как специфичные для данной линии клеток, так и общие).

Скачать (509KB)
Метаданные
14. Рис. 5. Распределение геномных контактов якорного участка гена KLF5 и модификаций гистона H3 в хроматине клеток Capan2 и MIA PaCa2 (доступны в базе данных NCBI GEO, GSE64560) в области хромосомы 13 длиной 6 млн п.н. По осям ординат отложены значения FPKM для оценки уровня экспрессии генов и –lg(P-value) для участков контакта. Уровни экспрессии генов приведены по данным [7] (доступны в базе данных NCBI GEO, GSE64560). Показаны все контакты, идентифицированные в каждой линии клеток (как специфичные для данной линии клеток, так и общие).

Скачать (398KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024