ZNF768 loss amplifies p53 action and reduces lung tumorigenesis in mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell proliferation is a fundamental process required for organismal development, growth, and maintenance. Failure to control this process leads to several diseases, including cancer. Zinc finger protein 768 (ZNF768) is an emerging transcription factor that plays key roles in driving proliferation. In addition to controlling a gene network supporting cell division, ZNF768 physically interacts and inhibits the activity of the tumor suppressor p53. Although the importance of ZNF768 in promoting cell proliferation has been well demonstrated in vitro, the physiological and pathological roles of ZNF768 in vivo are still unknown. Here, we report the generation and characterization of a ZNF768 null mouse model. ZNF768 null mice are viable but show a growth defect early in life. Mouse embryonic fibroblasts (MEFs) isolated from ZNF768 null embryos exhibit higher p53 levels, premature senescence, and higher sensitivity to genotoxic stress. In line with these findings, ZNF768 null mice showed increased radiosensitivity. This effect was associated not only with higher expression of a subset of p53 target genes, but also with alterations in genes regulating transmembrane receptor signaling, cell adhesion, and growth. Because ZNF768 levels are elevated in tumors, we tested the impact of ZNF768 loss on cancer development in mice. Here, we show that ZNF768 deletion was sufficient to repress lung tumor development in a KRAS G12D -induced cancer mouse model. Overall, our findings establish ZNF768 as an important protein controlling cell proliferation that could potentially be targeted to reduce tumorigenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».