The Short N-Terminal Repeats of Transcription Termination Factor 1 Contain Semi-Redundant Nucleolar Localization Signals and P19-ARF Tumor Suppressor Binding Sites.
Notice bibliographique
Résumé
(ARF) tumor suppressor provides an important link in the activation of p53 (TP53) by inhibiting its targeted degradation via the E3 ligases MDM2/HDM2. However, ARF also limits tumor growth by directly inhibiting ribosomal RNA synthesis and processing. Initial studies of the ARF tumor suppressor were compounded by overlap between the INK4A and ARF genes encoded by the CDKN2A locus, but mouse models of pure ARF-loss and its inactivation in human cancers identified it as a distinct tumor suppressor even in the absence of p53. We previously demonstrated that both human and mouse ARF interact with Transcription Termination Factor 1 (TTF1, TTF-I), an essential factor implicated in transcription termination and silencing of the ribosomal RNA genes. Accumulation of ARF upon oncogenic stress was shown to inhibit ribosomal RNA synthesis by depleting nucleolar TTF1. Here we have mapped the functional nucleolar localization sequences (NoLS) of mouse TTF1 and the sequences responsible for interaction with ARF. We find that both sequences lie within the 25 amino acid N-terminal repeats of TTF1. Nucleolar localization depends on semi-redundant lysine-arginine motifs in each repeat and to a minor extent on binding to target DNA sequences by the Myb homology domain of TTF1. While nucleolar localization of TTF1 predominantly correlates with its interaction with ARF, NoLS activity and ARF binding are mediated by distinct sequences within each N-terminal repeat. The data suggest that the N-terminal repeats of mouse TTF1, and by analogy those of human TTF1, cooperate to mediate both nucleolar localization and ARF binding.
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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 | 0,001 |
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 ».