Roles of computational modelling in understanding p53 structure, biology, and its therapeutic targeting

计算生物学 生物 功能(生物学) 计算模型 计算机科学 神经科学 生物信息学 遗传学 人工智能
作者
Yaw Sing Tan,Yasmina Mhoumadi,Chandra Verma
出处
期刊:Journal of Molecular Cell Biology [Oxford University Press]
卷期号:11 (4): 306-316 被引量:25
标识
DOI:10.1093/jmcb/mjz009
摘要

The transcription factor p53 plays pivotal roles in numerous biological processes, including the suppression of tumours. The rich availability of biophysical data aimed at understanding its structure–function relationships since the 1990s has enabled the application of a variety of computational modelling techniques towards the establishment of mechanistic models. Together they have provided deep insights into the structure, mechanics, energetics, and dynamics of p53. In parallel, the observation that mutations in p53 or changes in its associated pathways characterize several human cancers has resulted in a race to develop therapeutic modulators of p53, some of which have entered clinical trials. This review describes how computational modelling has played key roles in understanding structural-dynamic aspects of p53, formulating hypotheses about domains that are beyond current experimental investigations, and the development of therapeutic molecules that target the p53 pathway.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
jy发布了新的文献求助10
1秒前
西柚完成签到,获得积分0
1秒前
1秒前
大脸妹发布了新的文献求助10
1秒前
Holleay123完成签到,获得积分10
1秒前
完美世界应助看看采纳,获得10
1秒前
靓丽的摩托关注了科研通微信公众号
3秒前
4秒前
22鱼完成签到,获得积分10
5秒前
aafrr完成签到 ,获得积分10
5秒前
芝士的酒完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
九城完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
8秒前
司徒文青应助Mid采纳,获得30
8秒前
华仔应助李秋静采纳,获得10
8秒前
buno应助大脸妹采纳,获得10
8秒前
Owen应助喵酱采纳,获得30
8秒前
胖豆发布了新的文献求助10
8秒前
今后应助科研小白菜采纳,获得10
9秒前
orixero应助欢呼的明雪采纳,获得10
9秒前
10秒前
my完成签到 ,获得积分10
11秒前
duxinyue完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
科研通AI5应助斯文芷荷采纳,获得10
12秒前
13秒前
2鱼发布了新的文献求助10
14秒前
SYLH应助畅快的谷梦采纳,获得10
15秒前
mingjie发布了新的文献求助10
15秒前
Akim应助克里斯就是逊啦采纳,获得10
15秒前
越幸运完成签到 ,获得积分10
16秒前
young完成签到 ,获得积分10
16秒前
天天快乐应助成就的烧鹅采纳,获得10
17秒前
cora发布了新的文献求助10
17秒前
诚心的不斜完成签到,获得积分10
18秒前
bono完成签到 ,获得积分10
18秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108006
关于积分的说明 9287444
捐赠科研通 2805757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716904
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794