Cellular senescence limits translational readthrough
Notice bibliographique
Résumé
The origin and evolution of cancer cells is considered to be mainly fueled by DNA mutations. Although translation errors could also expand the cellular proteome, their role in cancer biology remains poorly understood. Tumor suppressors called caretakers block cancer initiation and progression by preventing DNA mutations and/or stimulating DNA repair. If translational errors contribute to tumorigenesis, then caretaker genes should prevent such errors in normal cells in response to oncogenic stimuli. Here, we show that the process of cellular senescence induced by oncogenes, tumor suppressors or chemotherapeutic drugs is associated with a reduction in translational readthrough (TR) measured using reporters containing termination codons withing the context of both normal translation termination or programmed TR. Senescence reduced both basal TR and TR stimulated by aminoglycosides. Mechanistically, the reduction of TR during senescence is controlled by the RB tumor suppressor pathway. Cells that escape from cellular senescence either induced by oncogenes or chemotherapy have an increased TR. Also, breast cancer cells that escape from therapy-induced senescence express high levels of AGO1x, a TR isoform of AGO1 linked to breast cancer progression. We propose that senescence and the RB pathway reduce TR limiting proteome diversity and the expression of TR proteins required for cancer cell proliferation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».