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Enregistrement W2412116264 · doi:10.1016/j.molonc.2016.05.007

A rare DNA contact mutation in cancer confers p53 gain‐of‐function and tumor cell survival via TNFAIP8 induction

2016· article· en· W2412116264 sur OpenAlexfundno aff
Jessica Monteith, Hestia Mellert, Morgan A. Sammons, Laudita A. Kuswanto, Stephen M. Sykes, Lois Resnick‐Silverman, James J. Manfredi, Shelley L. Berger, Steven B. McMahon

Notice bibliographique

RevueMolecular Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésMissense mutationBiologyMutantGeneGeneticsTranscription factorTranscription (linguistics)Cancer researchMolecular biologyMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The p53 tumor suppressor gene encodes a sequence-specific transcription factor. Mutations in the coding sequence of p53 occur frequently in human cancer and often result in single amino acid substitutions (missense mutations) in the DNA binding domain (DBD), blocking normal tumor suppressive functions. In addition to the loss of canonical functions, some missense mutations in p53 confer gain-of-function (GOF) activities to tumor cells. While many missense mutations in p53 cluster at six "hotspot" amino acids, the majority of mutations in human cancer occur elsewhere in the DBD and at a much lower frequency. We report here that mutations at K120, a non-hotspot DNA contact residue, confer p53 with the previously unrecognized ability to bind and activate the transcription of the pro-survival TNFAIP8 gene. Mutant K120 p53 binds the TNFAIP8 locus at a cryptic p53 response element that is not occupied by wild-type p53. Furthermore, induction of TNFAIP8 is critical for the evasion of apoptosis by tumor cells expressing the K120R variant of p53. These findings identify induction of pro-survival targets as a mechanism of gain-of-function activity for mutant p53 and will likely broaden our understanding of this phenomenon beyond the limited number of GOF activities currently reported for hotspot mutants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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