Viral Bimolecular Fluorescence Complementation: A Novel Tool to Study Intracellular Vesicular Trafficking Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The Human Immunodeficiency Virus type 1 (HIV-1) accessory protein Nef interacts with a multitude of cellular proteins, manipulating the host membrane trafficking machinery to evade immune surveillance. Nef interactions have been analyzed using various in vitro assays, co-immunoprecipitation studies, and more recently mass spectrometry. However, these methods do not evaluate Nef interactions in the context of viral infection nor do they define the sub-cellular location of these interactions. In this report, we describe a novel bimolecular fluorescence complementation (BiFC) lentiviral expression tool, termed viral BiFC, to study Nef interactions with host cellular proteins in the context of viral infection. Using the F2A cleavage site from the foot and mouth disease virus we generated a viral BiFC expression vector capable of concurrent expression of Nef and host cellular proteins; PACS-1, MHC-I and SNX18. Our studies confirmed the interaction between Nef and PACS-1, a host membrane trafficking protein involved in Nef-mediated immune evasion, and demonstrated co-localization of this complex with LAMP-1 positive endolysosomal vesicles. Furthermore, we utilized viral BiFC to localize the Nef/MHC-I interaction to an AP-1 positive endosomal compartment. Finally, viral BiFC was observed between Nef and the membrane trafficking regulator SNX18. This novel demonstration of an association between Nef and SNX18 was localized to AP-1 positive vesicles. In summary, viral BiFC is a unique tool designed to analyze the interaction between Nef and host cellular proteins by mapping the sub-cellular locations of their interactions during viral 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».