Synergistic activation of interferon‐β gene transcription by the viral FLICE inhibitory protein of Kaposi's sarcoma‐associated herpesvirus and type I IFN activators
Notice bibliographique
Résumé
Expression of Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus v-FLIP leads to the spindle-shape morphology of endothelial cells and is essential for the survival of primary effusion lymphoma cells. Activation of the NF-kappaB transcription factor by v-FLIP is responsible for these effects. Considering that the interferon-beta (ifn-beta) gene is regulated partly through NF-kappaB, we sought to determine whether v-FLIP would activate the expression of the ifn-beta gene. Our results indicate that when v-FLIP is expressed by itself it has no effect on ifn-beta gene activation but when it is combined with known IFN-beta inducers, a synergistic activation of the ifn-beta gene occurs. This effect is strictly dependent on NF-kappaB and is mediated through the positive regulatory domain II of the IFN-beta promoter. Furthermore, we report that protection from Fas-induced cell-death by v-FLIP is observed whether or not the type I IFN signaling pathway is activated. Our work therefore contributes to increase our knowledge on v-FLIP, highlighting the complex immunomodulatory properties of this anti-apoptotic viral protein.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».