Variation in Ligand Binding Specificities of a Novel Class of Poxvirus-encoded Tumor Necrosis Factor-binding Protein
Notice bibliographique
Résumé
The Yatapoxviruses encode a distinct class of secreted TNF-binding protein (TNF-BP) that resembles an MHC class I heavy chain but distinct from any other known TNF inhibitor. Characterization of these viral TNF inhibitors from Tanapox virus, Yaba monkey tumor virus (YMTV) and a closely related version from Swinepox virus revealed dramatically differential TNF binding specificities for different mammalian species. The Tanapox virus 2L protein (TPV-2L) formed inhibitory complexes with human TNF, and interacted with monkey and canine TNF with high affinity but rabbit TNF with low affinity. On the other hand, YMTV-2L bound human and monkey TNF with high affinity but rabbit TNF with only low affinity. The TNF-BP from swinepox virus (SPV003/148) only interacted with porcine TNF with high affinity. The observed TNF binding analysis mirrored the biological activity of these TNF-binding protein to block TNF-induced cellular cytolysis. TPV-2L and YMTV-2L also inhibited the human TNF-mediated signaling in cells but TPV-2L exhibited higher affinity for human TNF (KD, 43 pm) compared with monkey (KD, 120 pm) whereas for YMTV-2L, the affinities were reversed (human TNF KD, 440 pm; monkey TNF KD, 230 pm). The interaction domain of human TNF with TNF-binding proteins is significantly different from that of TNFRs, as determined using human TNF mutants. We conclude that these poxvirus TNF-binding proteins represent a new class of TNF inhibitors and are distinct from the viral TNF receptor homologues characterized to date.
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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) | 0,001 | 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 ».