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Unbiased Reconstruction of a Mammalian Transcriptional Network Mediating Pathogen Responses

染色质 生物 计算生物学 基因调控网络 转录调控 基因表达调控 基因 转录因子 基因表达 细胞生物学 遗传学
作者
Ido Amit,Manuel Garber,Nicolas Chevrier,Ana Paula Leite,Yoni Donner,Thomas Eisenhaure,Mitchell Guttman,Jennifer K. Grenier,Weibo Li,Or Zuk,Lisa Schubert,Brian Birditt,Tal Shay,Alon Goren,Xiaolan Zhang,Zachary D. Smith,Raquel P. Deering,R. C. Mcdonald,Moran N. Cabili,B Bernstein,John L. Rinn,Alex Meissner,David E. Root,Nir Hacohen,Aviv Regev
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:326 (5950): 257-263 被引量:459
标识
DOI:10.1126/science.1179050
摘要

Models of mammalian regulatory networks controlling gene expression have been inferred from genomic data but have largely not been validated. We present an unbiased strategy to systematically perturb candidate regulators and monitor cellular transcriptional responses. We applied this approach to derive regulatory networks that control the transcriptional response of mouse primary dendritic cells to pathogens. Our approach revealed the regulatory functions of 125 transcription factors, chromatin modifiers, and RNA binding proteins, which enabled the construction of a network model consisting of 24 core regulators and 76 fine-tuners that help to explain how pathogen-sensing pathways achieve specificity. This study establishes a broadly applicable, comprehensive, and unbiased approach to reveal the wiring and functions of a regulatory network controlling a major transcriptional response in primary mammalian cells.
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