DARPins detect the formation of hetero-tetramers of p63 and p73 in epithelial tissues and in squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The two p53 homologues p63 and p73 regulate transcriptional programs in epithelial tissues and several cell types in these tissues express both proteins. All members of the p53 family form tetramers in their active state through a dedicated oligomerization domain that structurally assembles as a dimer of dimers. The oligomerization domain of p63 and p73 share a high sequence identity, but the p53 oligomerization domain is more divergent and it lacks a functionally important C-terminal helix present in the other two family members. Based on these structural differences, p53 does not hetero-oligomerize with p63 or p73. In contrast, p63 and p73 form hetero-oligomers of all possible stoichiometries, with the hetero-tetramer built from a p63 dimer and a p73 dimer being thermodynamically more stable than the two homo-tetramers. This predicts that in cells expressing both proteins a p63 2 /p73 2 hetero-tetramer is formed. So far, the tools to investigate the biological function of this hetero-tetramer have been missing. Here we report the generation and characterization of Designed Ankyrin Repeat Proteins (DARPins) that bind with high affinity and selectivity to the p63 2 /p73 2 hetero-tetramer. Using these DARPins we were able to confirm experimentally the existence of this hetero-tetramer in epithelial mouse and human tissues and show that its level increases in squamous cell carcinoma.
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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 ».