Hck SH3 domain-dependent abrogation of Nef-induced class 1 MHC down-regulation
Notice bibliographique
Résumé
The ability of specific virally encoded proteins to down-regulate MHC class I molecules may enable infected cells to elude killing by CTL. In the case of HIV-1, Nef appears to be responsible for this effect. Thus, interfering with Nef-induced MHC class I down-regulation would be a strategy for increasing HIV-1-specific CTL activity, particularly towards long-lived T cell populations such as memory T cells that harbor replication-competent virus. Here, using two Nef-expressing human cell model systems, we show that a dominant-negative mutant derived from the Hck protein-tyrosine kinase, composed of the Hck N-terminal region, as well as the SH3 and SH2 domains, was able to inhibit Nef-induced MHC class I molecule down-regulation. This effect was SH3 domain dependent as it was not evident when the cells were transfected with DN-Hck-W93F, an SH3 domain mutant. The inhibitory effect of dominant-negative-Hck (DN-Hck) on Nef-induced class I down-regulation suggests that this Nef-mediated effect requires an interaction between the Nef polyproline site and an SH3-containing cellular protein that is involved in MHC class I molecule turnover. Interfering with the function of the Nef SH3 binding site in this way represents a strategy for assisting the host CTL response to clear HIV-1-infected cells.
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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 | 0,001 |
| 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 ».