Subversion of RNA Processing Pathways by the Hepatitis delta Virus
Notice bibliographique
Résumé
Viruses are the most opportunistic pathogens, since they extensively use host cell components for their replication. Among the various host factors usurped by viruses, proteins involved in RNA processing pathways are frequently used to regulate their own replication and to affect host protein expression (Lai, 1998). Over the years, the study of viral replication led to discoveries on how cellular RNA processing pathways are complex and how each step is crucial and extremely regulated. In addition to provide a better understanding of viral pathogenesis, investigation of viruses continue to be used as tools to understand the normal cellular RNA processing pathways and to identify new actors or new functions of known components. The hepatitis delta virus (HDV) is a fascinating model. This virus is the smallest known pathogenic RNA capable of infecting human cells, and has to rely more heavily than any other viruses on host proteins for its replication (for general reviews of HDV biology and replication, see (Lai, 2005; Taylor, 2006, 2009; Tseng & Lai, 2009; Pascarella & Negro, 2011)). In this chapter, we present the current knowledge of the use of host proteins involved in RNA processing pathways by HDV, from RNA synthesis to RNA maturation. In addition, we discuss the potential contribution of these proteins to the life cycle of HDV, and possible impacts these interactions might have on natural host processes during an HDV infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».