A novel p53 regulator, C16ORF72/TAPR1, buffers against telomerase inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Telomere erosion in cells with insufficient levels of the telomerase reverse transcriptase (TERT), contributes to age-associated tissue dysfunction and senescence, and p53 plays a crucial role in this response. We undertook a genome-wide CRISPR screen to identify gene deletions that sensitized p53-positive human cells to telomerase inhibition. We uncovered a previously unannotated gene, C16ORF72, which we term Telomere Attrition and p53 Response 1 (TAPR1), that exhibited a synthetic-sick relationship with TERT loss. A subsequent genome-wide CRISPR screen in TAPR1-disrupted cells reciprocally identified TERT as a sensitizing gene deletion. Cells lacking TAPR1 or TERT possessed elevated p53 levels and transcriptional signatures consistent with p53 upregulation. The elevated p53 response in TERT- or TAPR1-deficient cells was exacerbated by treatment with the MDM2 inhibitor and p53 stabilizer nutlin-3a and coincided with a further reduction in cell fitness. Importantly, the sensitivity to treatment with nutlin-3a in TERT- or TAPR1-deficient cells was rescued by loss of p53. These data suggest that TAPR1 buffers against the deleterious consequences of telomere erosion or DNA damage by constraining p53. These findings identify C16ORF72/TAPR1 as new regulator at the nexus of telomere integrity and p53 regulation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».