Formation of stress-specific p53 binding patterns is influenced by chromatin but not by modulation of p53 binding affinity to response elements †
Notice bibliographique
Résumé
The p53 protein is crucial for adapting programs of gene expression in response to stress. Recently, we revealed that this occurs partly through the formation of stress-specific p53 binding patterns. However, the mechanisms that generate these binding patterns remain largely unknown. It is not established whether the selective binding of p53 is achieved through modulation of its binding affinity to certain response elements (REs) or via a chromatin-dependent mechanism. To shed light on this issue, we used a microsphere assay for protein-DNA binding to measure p53 binding patterns on naked DNA. In parallel, we measured p53 binding patterns within chromatin using chromatin immunoprecipitation and DNase I coupled to ligation-mediated polymerase chain reaction footprinting. Through this experimental approach, we revealed that UVB and Nutlin-3 doses, which lead to different cellular outcomes, induce similar p53 binding patterns on naked DNA. Conversely, the same treatments lead to stress-specific p53 binding patterns on chromatin. We show further that altering chromatin remodeling using an histone acetyltransferase inhibitor reduces p53 binding to REs. Altogether, our results reveal that the formation of p53 binding patterns is not due to the modulation of sequence-specific p53 binding affinity. Rather, we propose that chromatin and chromatin remodeling are required in this process.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».