Investigating the antiviral role of cell death‐inducing <scp>DFF</scp>45‐like effector B in <scp>HCV</scp> replication
Notice bibliographique
Résumé
Cell-death-inducing DFF45-like effector B (CIDEB) is an apoptotic host factor, which was recently found to also regulate hepatic lipid homeostasis. Herein we delineate the relevance of these dual roles of CIDEB in apoptosis and lipid metabolism in the context of hepatitis C virus (HCV) replication. We demonstrate that HCV upregulates CIDEB expression in human serum differentiated hepatoma cells. CIDEB overexpression inhibits HCV replication in HCV replicon expressing Huh7.5 cells, while small interfering RNA knockdown of CIDEB expression in human serum differentiated hepatoma cells promotes HCV replication and secretion of viral proteins. Furthermore, we characterize a CIDEB mutant, KRRA, which is deficient in lipid droplet clustering and fusion and demonstrate that CIDEB-mediated inhibition of HCV is independent of the protein's lipid droplet fusogenic role. Our results suggest that higher levels of CIDEB expression, which favour an apoptotic role for the host factor, inhibit HCV. Collectively, our data demonstrate that CIDEB can act as an anti-HCV host factor and contribute to altered triglyceride homeostasis.
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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 ».