Deconstructing and recapitulating the genetic basis of gene regulatory network redeployment
解构和概括基因调控网络重新部署的遗传基础
基本信息
- 批准号:10506582
- 负责人:
- 金额:$ 10万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-09-07 至 2024-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AddressAdultAffectAnimalsArchitectureBackBehaviorBinding SitesBiological ModelsBody SurfaceBody partCellsCongenital AbnormalityDataDevelopmentDrosophila genusDrosophila melanogasterEctopic ExpressionElementsEnhancersEventFemaleFoundationsGenerationsGenesGeneticGenetic EngineeringGenitalGenitaliaGenomeGenomicsGoalsHairHealthHumanLeadLocationModelingModificationMorphologyMuscleMutationNeuronsOrganismOutcomePhenotypeProcessed GenesRecurrenceRegulationRegulatory ElementResearchShapesSignaling MoleculeSpecific qualifier valueStructureSystemTechniquesTestingTissuesTransgenic OrganismsVariantWorkappendagearms racecell typegene regulatory networkgenetic manipulationgenome editinggenome-wideinsightmalenetwork architecturenovelphysical propertyprogramstranscription factortranscription factor USF
项目摘要
PROJECT SUMMARY
The goal of the proposed research is to understand how gene regulatory networks (GRNs) are modified
to generate structures repeated throughout the body. GRNs organize the activation of hundreds of genes
under the control of one or few transcription factors or signaling molecules. The activation of specific GRNs
designate cell type. The reuse of a GRN in different tissues of the body is thought to generate repeated body
parts such as hair, muscles, or neurons. This is generally hypothesized to proceed by the redeployment of
factors situated high within the GRN to a new context. Despite much effort to identify the mutations that lead to
GRN redeployment, it has remained elusive. The proposed research will identify the genetic changes that led
to the redeployment of a GRN that has been extensively characterized and manipulated in Drosophila.
Furthermore, I will investigate how the architecture of a GRN can be modified in a tissue-specific
fashion. Most studies have focused only on the upstream factors that control GRNs, but I will use genomic
techniques to investigate how downstream genes in the network are activated by and connected to their
upstream transcription factors. I will determine if the same regulatory elements and direct binding sites are
reused in all tissues or if they vary between tissues. This proposal will use cutting edge transgenic techniques
to not only describe associations but test predictions through genetic manipulation. I will determine which
genetic changes are necessary and sufficient for the redeployment and modification of a GRN. The ultimate
goal will be to edit the genome to redeploy a GRN into a naive background.
The proposed work will generate one of the most complete models a GRN’s redeployment across
tissues. This model can help us understand what genetic changes may move a GRN into a new tissue and
whether the full GRN will be redeployed in the new context. Human health conditions with large phenotypic
effects such as birth defects have been traced back to mutations in regulatory elements of upstream factors
which lead to ectopic expression and the generation of repeated structures in new locations. The proposed
work will establish a general model for causes of ectopic expression, providing general insights into the
architecture of GRNs governing repeated structures in a variety of systems.
项目概要
拟议研究的目标是了解基因调控网络(GRN)是如何被修改的
生成在全身重复的结构,GRN 组织数百个基因的激活。
在一种或几种转录因子或信号分子的控制下,特定GRN的激活。
指定细胞类型 在身体的不同组织中重复使用 GRN 被认为会产生重复的身体。
这通常是通过重新部署来进行的。
尽管我们付出了很多努力来确定导致 GRN 内的突变的因素。
GRN 的重新部署仍然难以捉摸。拟议的研究将确定导致基因变化的因素。
重新部署已在果蝇中广泛表征和操纵的 GRN。
此外,我将研究如何在组织特异性中修改 GRN 的架构
大多数研究只关注控制 GRN 的上游因素,但我将使用基因组。
研究网络中的下游基因如何被其激活并与其连接的技术
我将确定是否有相同的调控元件和直接结合位点。
在所有组织中重复使用,或者如果它们在组织之间有所不同,该提案将使用尖端的转基因技术。
我不仅要描述关联,还要通过基因操作来测试预测。
基因改变对于GRN的重新部署和修改是必要且充分的。
目标是编辑基因组,将 GRN 重新部署到初始背景中。
拟议的工作将生成 GRN 重新部署的最完整模型之一
这个模型可以帮助我们了解哪些基因变化可以将 GRN 转移到新的组织中。
完整的 GRN 是否会在具有大表型的人类健康状况下重新部署。
出生缺陷等影响可追溯到上游因素调控元件的突变
这导致异位表达并在新位置产生重复结构。
这项工作将为异位表达的原因建立一个通用模型,提供对异位表达的一般见解
GRN 的架构管理各种系统中的重复结构。
项目成果
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专著数量(0)
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专利数量(0)
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