p53 CRISPR Deletion Affects DNA Structure and Nuclear Architecture
Notice bibliographique
Résumé
The TP53 gene is a key tumor suppressor. Although the tumor suppressor p53 was one of the first to be characterized as a transcription factor, with its main function potentiated by its interaction with DNA, there are still many unresolved questions about its mechanism of action. Here, we demonstrate a novel role for p53 in the maintenance of nuclear architecture of cells. Using three-dimensional (3D) imaging and spectral karyotyping, as well as super resolution microscopy of DNA structure, we observe significant differences in 3D telomere signatures, DNA structure and DNA-poor spaces as well gains or losses of chromosomes, between normal and tumor cells with CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats)-deleted or wild-type TP53. Additionally, treatment with Nutlin-3 results in differences in nuclear architecture of telomeres in wild-type but not in p53 knockout MCF-7 (Michigan Cancer Foundation-7) cells. Nutlin-3 binds to the p53-binding pocket of mouse double minute 2 (MDM2) and blocks the p53-MDM2 interaction. Moreover, we demonstrate that another p53 stabilizing small molecule, RITA (reactivation of p53 and induction of tumor cell apoptosis), also induces changes in 3D DNA structure, apparently in a p53 independent manner. These results implicate p53 activity in regulating nuclear organization and, additionally, highlight the divergent effects of the p53 targeting compounds Nutlin-3 and RITA.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».