Different <i>TP53</i> mutations are associated with specific chromosomal rearrangements, telomere length changes, and remodeling of the nuclear architecture of telomeres
Notice bibliographique
Résumé
TP53 mutations are the most common mutations in human cancers, and TP53-R175H and TP53-R273H are the most frequent. The impact of these mutations on genomic instability after tumor initiation is still uncovered. To gain insight into this, we studied the effects of three specific TP53 mutants (TP53-V143A, TP53-R175H, and TP53-R273H) on genomic instability using four isogenic lines of LoVo cells. Multicolor fluorescence in situ hybridization (FISH), three-dimensional (3D) quantitative FISH (Q-FISH) on interphase and Q-FISH on metaphases were used to investigate genomic instability. We found that LoVo cells expressing mutant TP53-R175H displayed the highest level of chromosomal instability among the LoVo cell lines. Furthermore, we observed that mutant TP53-R175H and TP53-V143A showed more alterations in their 3D nuclear architecture of telomeres than the mutant TP53-R273H and the wild type. Moreover, we noted an association between some chromosomal abnormalities and telomere elongation in the mutant TP53-R175H. Taken together, our results indicate that the mutation TP53-R175H is more likely to cause higher levels of genomic instability than the other TP53 mutations. We proposed that the type of TP53 mutations and the genetic background of a cancer cell are major determinants of the TP53-dependent genomic instability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».