Cell chemical biology, Год журнала: 2024, Номер 31(6), С. 1089 - 1100
Опубликована: Апрель 29, 2024
Язык: Английский
Cell chemical biology, Год журнала: 2024, Номер 31(6), С. 1089 - 1100
Опубликована: Апрель 29, 2024
Язык: Английский
Nature Reviews Molecular Cell Biology, Год журнала: 2022, Номер 23(11), С. 732 - 749
Опубликована: Июнь 20, 2022
Язык: Английский
Процитировано
191Cell, Год журнала: 2023, Номер 186(2), С. 327 - 345.e28
Опубликована: Янв. 1, 2023
Язык: Английский
Процитировано
184Molecular Cell, Год журнала: 2023, Номер 83(3), С. 373 - 392
Опубликована: Янв. 23, 2023
Uncovering the cis-regulatory code that governs when and how much each gene is transcribed in a given genome cellular state remains central goal of biology. Here, we discuss major layers regulation influence transcriptional outputs are encoded by DNA sequence context. We first transcription factors bind specific sequences dosage-dependent cooperative manner then proceed to cofactors facilitate factor function mediate activity modular elements such as enhancers, silencers, promoters. consider complex poorly understood interplay these diverse within regulatory landscapes its relationships with chromatin states nuclear organization. propose mechanistically informed, quantitative model integrates multiple will be key ultimately cracking code.
Язык: Английский
Процитировано
156Nature Reviews Genetics, Год журнала: 2022, Номер 23(12), С. 728 - 740
Опубликована: Июль 12, 2022
Язык: Английский
Процитировано
99Nature, Год журнала: 2023, Номер 616(7956), С. 365 - 372
Опубликована: Апрель 5, 2023
Язык: Английский
Процитировано
84Molecular Cell, Год журнала: 2022, Номер 82(21), С. 3970 - 3984
Опубликована: Окт. 19, 2022
Язык: Английский
Процитировано
80Nature Reviews Molecular Cell Biology, Год журнала: 2024, Номер 25(6), С. 464 - 487
Опубликована: Фев. 2, 2024
Язык: Английский
Процитировано
67Nature Biotechnology, Год журнала: 2023, Номер 41(8), С. 1117 - 1129
Опубликована: Янв. 26, 2023
Cys2His2 zinc finger (ZF) domains engineered to bind specific target sequences in the genome provide an effective strategy for programmable regulation of gene expression, with many potential therapeutic applications. However, structurally intricate engagement ZF DNA has made their design challenging. Here we describe screening 49 billion protein-DNA interactions and development a deep-learning model, ZFDesign, that solves any genomic target. ZFDesign is modern machine learning method models global target-specific differences induced by range library environments specifically takes into account compatibility neighboring fingers using novel hierarchical transformer architecture. We demonstrate versatility designed ZFs as nucleases well activators repressors seamless reprogramming human transcription factors. These factors could be used upregulate allele haploinsufficiency, downregulate gain-of-function mutation or test consequence single opposed genes factor would normally influence.
Язык: Английский
Процитировано
51Nature, Год журнала: 2023, Номер 625(7993), С. 41 - 50
Опубликована: Дек. 13, 2023
Язык: Английский
Процитировано
43Nature, Год журнала: 2024, Номер 628(8009), С. 878 - 886
Опубликована: Март 20, 2024
Язык: Английский
Процитировано
24