Abstract A challenge in quantitative biology is to predict output patterns of gene expression from knowledge of input transcription factor patterns and from the arrangement of binding sites for these transcription factors on regulatory DNA. We tested whether widespread thermodynamic models could be used to infer parameters describing simple regulatory architectures that inform parameter-free predictions of more complex enhancers in the context of transcriptional repression by Runt in the early fruit 2y embryo. By modulating the number and placement of Runt binding sites within an enhancer, and quantifying the resulting transcriptional activity using live imaging, we discovered that thermodynamic models call for higher-order cooperativity between multiple molecular players. This higher-order cooperativity capture the combinatorial complexity underlying eukaryotic transcriptional regulation and cannot be determined from simpler regulatory architectures, highlighting the challenges in reaching a predictive understanding of transcriptional regulation in eukaryotes and calling for approaches that quantitatively dissect their molecular nature.

Abstract Cancer cells require high levels of iron for rapid proliferation, leading to a significant upregulation of the iron carrier protein Transferrin Receptor (TfR) on their cell surface. Leveraging this phenomenon and the exceptionally fast endocytosis rate of TfR, we introduce Transferrin Receptor TArgeting Chimeras (TransTAC), a novel molecular archetype for membrane protein degradation in cancers and other cell types. TransTACs repurpose the naturally recycling receptor TfR1 for protein degradation. To accomplish this, we utilized a combination of protein engineering strategies to redirect the target protein from recycling-endosome trafficking to lysosomal degradation. We show that TransTACs can highly efficiently degrade a diverse range of single-pass, multi-pass, native, or synthetic membrane proteins, establishing new possibilities for targeted cancer therapy.