Mutational processes shape the landscape of TP53 mutations in human cancer

生物 遗传学 错义突变 突变 损失函数 突变体 突变 表型 基因 等位基因 体细胞
作者
Andrew O. Giacomelli,Xiaoping Yang,Robert Lintner,James M. McFarland,Marc Duby,Jaegil Kim,Thomas P. Howard,David Y. Takeda,Seav Huong Ly,Eejung Kim,Hugh Gannon,Brian Hurhula,Ted Sharpe,Amy Goodale,Briana Fritchman,Scott Steelman,Francisca Vázquez,Aviad Tsherniak,Andrew J. Aguirre,John G. Doench
出处
期刊:Nature Genetics [Nature Portfolio]
卷期号:50 (10): 1381-1387 被引量:505
标识
DOI:10.1038/s41588-018-0204-y
摘要

Unlike most tumor suppressor genes, the most common genetic alterations in tumor protein p53 (TP53) are missense mutations1,2. Mutant p53 protein is often abundantly expressed in cancers and specific allelic variants exhibit dominant-negative or gain-of-function activities in experimental models3-8. To gain a systematic view of p53 function, we interrogated loss-of-function screens conducted in hundreds of human cancer cell lines and performed TP53 saturation mutagenesis screens in an isogenic pair of TP53 wild-type and null cell lines. We found that loss or dominant-negative inhibition of wild-type p53 function reliably enhanced cellular fitness. By integrating these data with the Catalog of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC) mutational signatures database9,10, we developed a statistical model that describes the TP53 mutational spectrum as a function of the baseline probability of acquiring each mutation and the fitness advantage conferred by attenuation of p53 activity. Collectively, these observations show that widely-acting and tissue-specific mutational processes combine with phenotypic selection to dictate the frequencies of recurrent TP53 mutations.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
YAN77完成签到,获得积分10
刚刚
ccm应助稳重的不正采纳,获得10
1秒前
2秒前
3秒前
自信凤凰完成签到,获得积分10
3秒前
青青发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
maomao完成签到 ,获得积分20
7秒前
SchurrleHao发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
djdsg发布了新的文献求助10
8秒前
桐桐应助momo采纳,获得10
9秒前
嗨e完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
llbeyond发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
14秒前
14秒前
14秒前
hb完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
18秒前
18秒前
18秒前
sunny心晴完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
丘比特应助xhj采纳,获得10
20秒前
科研垃圾完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
林夕少爷完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
guocan发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
露露发布了新的文献求助10
23秒前
momo发布了新的文献求助10
24秒前
啸傲完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
Criminology34应助MiManchi采纳,获得10
27秒前
28秒前
高分求助中
Comprehensive Toxicology Fourth Edition 2026 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Target genes for RNAi in pest control: A comprehensive overview 600
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
Thomas Hobbes' Mechanical Conception of Nature 500
One Health Case Studies: Practical Applications of the Transdisciplinary Approach 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5102955
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4313670
关于积分的说明 13441186
捐赠科研通 4141772
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2269328
邀请新用户注册赠送积分活动 1272093
关于科研通互助平台的介绍 1208490