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:465
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
荆扉应助年轻真好啊采纳,获得50
刚刚
1秒前
1秒前
00完成签到,获得积分10
1秒前
田様应助yiheng采纳,获得10
1秒前
啥也做不出来的小谭完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
缪欣桐关注了科研通微信公众号
3秒前
依旧发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
上官若男应助www采纳,获得10
4秒前
4秒前
zzzyq0063发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
呆鹅喵喵完成签到,获得积分10
6秒前
杉杉来吃完成签到,获得积分10
6秒前
lyx完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
QiLin发布了新的文献求助10
8秒前
摸鱼咯完成签到 ,获得积分10
8秒前
卓初露完成签到 ,获得积分10
9秒前
LienAo完成签到 ,获得积分10
9秒前
dzc完成签到,获得积分10
9秒前
平淡纸飞机完成签到 ,获得积分10
9秒前
Snoopy完成签到,获得积分10
9秒前
nuomici完成签到,获得积分10
9秒前
彭于晏应助文献达人采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
Crystal完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
kkkrystal完成签到,获得积分10
10秒前
发阿发完成签到,获得积分10
11秒前
周哥发布了新的文献求助10
11秒前
娇娇发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
abc发布了新的文献求助20
11秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 500
Coking simulation aids on-stream time 450
康复物理因子治疗 400
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4016278
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3556388
关于积分的说明 11320934
捐赠科研通 3289218
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812421
邀请新用户注册赠送积分活动 887940
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812060