Cloning, Expression, and Functional Analysis of Patient-Derived Hepatitis C Virus Glycoproteins
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) infection is a major cause of severe chronic liver disease including cirrhosis and hepatocellular carcinoma. HCV has been classified into six major genotypes that exhibit extensive genetic variability, particularly in the envelope glycoproteins E1 and E2. Knowledge of genotypic and quasispecies variation on viral glycoprotein properties is important in understanding the structure-function relationship of the proteins. Through their perceived role as components of the virion and mediators of virus attachment and entry, HCV glycoproteins are primary targets for the development of antiviral agents. In this chapter, we describe methods optimized to extract E1E2-encoding sequences of all the major genotypes from HCV-infected patient sera, and their amplification, cloning, expression, and biochemical characterization. Furthermore, we describe a method to generate retroviral nucleocapsid pseudotyped with HCV E1E2 of diverse genotypes (HCVpp) whereby infectivity of the retroviral particle is conferred by HCV glycoproteins. Finally, we show how the HCVpp can be used in an infection assay to determine the viral glycoprotein function at the level of the host-pathogen interface and subsequent events leading to virus infection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».