Binding to Decay-Accelerating Factor Is Not Required for Infection of Human Leukocyte Cell Lines by Enterovirus 70
Notice bibliographique
Résumé
Enterovirus 70 (EV70) is one of several human enteroviruses that exhibit a propensity for infecting the central nervous system (CNS). The mechanisms by which neurotropic enteroviruses gain access to and invade the CNS are poorly understood. One possibility is that circulating leukocytes become infected and carry neurotropic enteroviruses to the CNS. We examined the ability of EV70 to infect cell lines derived from lymphoid, myeloid, and monocytic lineages. Most leukocyte cell lines tested bound radiolabeled EV70 and were permissive for EV70 replication, suggesting that EV70, in contrast to other enteroviruses, has an in vitro tropism that includes lymphoid, monocytic, and myeloid cell lines. For some of the cell lines, virus binding and infection correlated with surface expression of decay-accelerating factor (DAF), an attachment protein for EV70 on HeLa cells. However, EV70 also adsorbed to and infected cell lines that expressed little or no DAF. In contrast to what was observed for HeLa cells, neither DAF-specific monoclonal antibodies nor phosphatidylinositol-specific phospholipase C treatment inhibited EV70 binding to permissive leukocyte cell lines, and antibody blockade of DAF had little or no effect on EV70 replication. We also found that neither the human coxsackievirus-adenovirus receptor nor intercellular cell adhesion molecule 1, which mediate the entry of coxsackie B viruses and coxsackievirus A21, respectively, functions as a receptor for EV70. EV70 binding to all cell lines was sensitive to sialidase treatment and to inhibition of O glycosylation by benzyl N-acetyl-alpha-D-galactosaminide. Taken together, these results suggest that a sialylated molecule(s) other than DAF serves as a receptor for EV70 on permissive human leukocyte cell lines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».