Notice bibliographique
Résumé
Both p53 and multidrug transporters play important roles in chemoresistance. A transcriptional dependence of the Mdr1 gene promoter by p53 was first established a decade ago, and despite intense study, the p53-Mdr1 relationship still remains vague in vivo. The general model proposes that wild-type p53 down regulates, while mutant p53 up regulates, the Mdr1 promoter. Given that many studies have utilized cancer cell lines, minimal promoters and non-specific cDNA expression for in vitro experiments, we first sought to confirm the model using dermal fibroblasts isolated from the p53-knockout mice. We show that the gene products of the mouse Mdr1 homologue (Mdr1a and Mdr1b), namely P-glycoprotein (P-gp), appear upregulated at both the protein and mRNA levels in p53(-/-) mFbs compared with p53(+/+) cells. We demonstrate that transient transfection of a mouse p53(WT) expression plasmid into short-term primary p53(-/-) fibroblasts can revert P-gp overexpression. The difference in P-gp levels has functional significance in that p53(-/-) fibroblasts are more resistant to doxorubicin and vincristine treatment and this resistance can be attenuated in the presence of the P-gp inhibitor, verapamil. Furthermore, we demonstrate that in kidney, spleen and testis, P-gp expression is elevated in the absence of p53. In contrast, other organs such as heart, liver, lung, brain, thymus and skeletal muscle, show no difference in expression between p53(+/+) and p53(-/-) mice. Thus, our data shows a tissue-specific regulation of P-gp isoforms by p53 in the context of a p53-null mouse model.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».