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Enregistrement W1967519713 · doi:10.1139/o05-149

The influence of cholesterol and lipid metabolism on host cell structure and hepatitis C virus replication

2006· article· en· W1967519713 sur OpenAlexaffvenue
Selena M. Sagan, Y Rouleau, Cynthia Leggiadro, Ľubica Supeková, Andrew I. Su, John Paul Pezacki

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLipid metabolismCell biologyViral replicationLipid dropletCholesterolCeruleninBiochemistryVirusVirologyFatty acid synthase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hepatitis C virus (HCV) replicates on a membrane protein complex composed of viral proteins, replicating RNA, and altered cellular membranes. Small-molecule inhibitors of cellular lipid-cholesterol metabolism such as 25-hydroxycholesterol, cerulenin, lovastatin, and GGTI-286 all show a negative effect on HCV replication. Perturbation of host cell lipid and cholesterol metabolism can disrupt replication complexes by altering membranous structures where replication occurs. Changes in cholesterol and (or) lipid composition can have a general effect on membrane structure. Alternatively, metabolic changes can exert a more subtle influence over replication complexes by altering localization of host proteins through alterations in lipid anchoring. Here, we use Huh-7 cells harboring subgenomic HCV replicons to demonstrate that 25-hydroxycholesterol, cerulenin, lovastatin, and GGTI-286 do not disrupt the membranous web where replication occurs, whereas cholesterol-depleting agents such as beta-cyclodextrin do. Cellular imaging suggests that the HCV RNA can remain associated with subcellular compartments connected with replication complexes in the presence of metabolic inhibitors. Therefore, at least 2 different molecular mechanisms are possible for the inhibition of HCV replication through the modulation of cellular lipid and cholesterol metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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