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Enregistrement W4297855356 · doi:10.7554/elife.72498

Empirical single-cell tracking and cell-fate simulation reveal dual roles of p53 in tumor suppression

2022· article· en· W4297855356 sur OpenAlexafffund
Ann Rancourt, Sachiko Sato, Masahiko S. Satoh

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésRNA interferenceBiologyCell biologyPopulationCellGene silencingCarcinogenesisCell cycleProgrammed cell deathCell divisionCell fate determinationCancer researchGeneticsRNAApoptosisGeneTranscription factorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumor suppressor p53 regulates various stress responses via increasing its cellular levels. The lowest p53 levels occur in unstressed cells; however, the functions of these low levels remain unclear. To investigate the functions, we used empirical single-cell tracking of p53-expressing (Control) cells and cells in which p53 expression was silenced by RNA interference (p53 RNAi). Here, we show that p53 RNAi cells underwent more frequent cell death and cell fusion, which further induced multipolar cell division to generate aneuploid progeny. Those results suggest that the low levels of p53 in unstressed cells indeed have a role in suppressing the induction of cell death and the formation of aneuploid cells. We further investigated the impact of p53 silencing by developing an algorithm to simulate the fates of individual cells. Simulation of the fate of aneuploid cells revealed that these cells could propagate to create an aneuploid cell population. In addition, the simulation also revealed that more frequent induction of cell death in p53 RNAi cells under unstressed conditions conferred a disadvantage in terms of population expansion compared with Control cells, resulting in faster expansion of Control cells compared with p53 RNAi cells, leading to Control cells predominating in mixed cell populations. In contrast, the expansion of Control cells, but not p53 RNAi cells, was suppressed when the damage response was induced, allowing p53 RNAi cells to expand their population compared with the Control cells. These results suggest that, although p53 could suppress the formation of aneuploid cells, which could have a role in tumorigenesis, it could also allow the expansion of cells lacking p53 expression when the damage response is induced. p53 may thus play a role in both the suppression and the promotion of malignant cell formation during tumorigenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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