p53 oligomerization status modulates cell fate decisions between growth, arrest and apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the oligomerization domain of p53 are genetically linked to cancer susceptibility in Li-Fraumeni Syndrome. These mutations typically alter the oligomeric state of p53 and impair its transcriptional activity. Activation of p53 through tetramerization is required for its tumor suppressive function by inducing transcriptional programs that lead to cell fate decisions such as cell cycle arrest or apoptosis. How p53 chooses between these cell fate outcomes remains unclear. Here, we use 5 oligomeric variants of p53, including 2 novel p53 constructs, that yield either monomeric, dimeric or tetrameric forms of p53 and demonstrate that they induce distinct cellular activities and gene expression profiles that lead to different cell fate outcomes. We report that dimeric p53 variants are cytostatic and can arrest cell growth, but lack the ability to trigger apoptosis in p53-null cells. In contrast, p53 tetramers induce rapid apoptosis and cell growth arrest, while a monomeric variant is functionally inactive, supporting cell growth. In particular, the expression of pro-arrest CDKN1A and pro-apoptotic P53AIP1 genes are important cell fate determinants that are differentially regulated by the oligomeric state of p53. This study suggests that the most abundant oligomeric species of p53 present in resting cells, namely p53 dimers, neither promote cell growth or cell death and that shifting the oligomeric state equilibrium of p53 in cells toward monomers or tetramers is a key parameter in p53-based cell fate decisions.
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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) | 0,001 | 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 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 ».