UHRF1 Overexpression Generates Distinct Senescent States with Different Tp53 Dependencies
Notice bibliographique
Résumé
Senescence is a pleiotropic phenotype that alternatively suppresses or promotes cancer. The tumor suppressive roles are linked to clearance of damaged cells by the immune system, while cells with tumor promoting functions resist apoptosis, evade immune clearance and either persist and support the tumor microenvironment, or escape and proliferate. What generates these diverse populations is unclear. We investigated this in preneoplastic zebrafish livers where the epigenetic regulator, UHRF1, is overexpressed in hepatocytes. Double strand breaks, DNA methylation repatterning, retrotransposon expression, cell cycle withdrawal and activation of Atm and Tp53 dependent senescence were early responses to UHRF1 overexpression. This evolved to generate diverse populations of senescent cells, some which expressed immune and senescence signatures plus anti-apoptotic markers, and others co-expressed proliferative genes. The fate of these populations was dictated by UHRF1 levels and Tp53, as Tp53 loss enabled proliferation of cells with reduced UHRF1 expression but not in cells expressing high UHRF1. The senolytic Navitoclax targeted only a subset of senescent cells. Thus, the diversity of senescent cells driven by epigenetic changes can generate divergent outcomes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».