Requirements for eIF4A and eIF2 during translation of Sindbis virus subgenomic mRNA in vertebrate and invertebrate host cells
Notice bibliographique
Résumé
We have examined the requirements for the initiation factors (eIFs) eIF4A and eIF2 to translate Sindbis virus (SV) subgenomic mRNA (sgmRNA) in the natural hosts of SV: vertebrate and arthropod cells. Notably, this viral mRNA does not utilize eIF4A in SV-infected mammalian cells. However, eIF4A is required to translate this mRNA in transfected cells. Therefore, SV sgmRNA exhibits a dual mechanism for translation with respect to the use of eIF4A. Interestingly, SV genomic mRNA requires eIF4A for translation during the early phase of infection. In sharp contrast to what is observed in mammalian cells, active eIF2 is necessary to translate SV sgmRNA in mosquito cells. However, eIF4A is not necessary for SV sgmRNA translation in this cell line. In the SV sgmRNA coding region, proximal to the initiation codon is a hairpin structure that confers eIF2 independence only in mammalian cells infected by SV. Strikingly, this structure does not provide independence for eIF4A neither in mammalian nor in mosquito cells. These findings provide the first evidence of different eIF requirements for translation of SV sgmRNA in vertebrate and invertebrate cells. These observations can help to understand the interaction of SV with its host cells.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».