Structural Basis for ASPP2 Recognition by the Tumor Suppressor p73
Notice bibliographique
Résumé
Tumor suppressors p53, p63 and p73 comprise a family of stress-responsive transcription factors with distinct functions in development and tumor suppression. Most human cancers lose p53 function, yet all three proteins are capable of inducing apoptosis or cellular senescence. Mechanisms are therefore under investigation to activate p73-dependent apoptosis in p53-deficient cancer cells. Significantly, the DNA-binding domain (DBD) of p73 escapes viral oncoproteins and displays an enhanced thermal stability. To further understand the variant features of p73, we solved the high-resolution crystal structure of the p73 DBD as well as its complex with the ankyrin repeat and SH3 domains of the pro-apoptotic factor ASPP2. The p73 structure exhibits the same conserved architecture as p53 but displays a divergent L2 loop, a known site of protein-protein interaction. The loop in p73 is changed by a two-residue insertion that also induces repacking around the site of the p53 mutational hotspot R175. Importantly, the binding of ASPP2 is preserved by conformational changes in both the ankyrin repeat and SH3 domains. These results further highlight the structural variation that impacts p53 family interactions within the p53 interactome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».