ERVK Polyprotein Processing and Reverse Transcriptase Expression in Human Cell Line Models of Neurological Disease
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced expression of the reverse transcriptase (RT) protein encoded by human endogenous retrovirus-K (ERVK) is a promising biomarker for several inflammatory and neurological diseases. However, unlike RT enzymes encoded by exogenous retroviruses, little work has been done to identify ERVK RT isoforms, their expression patterns, and cellular localization. Using Western blot, we showcase the ERVK gag-pro-pol polyprotein processing leading to the production of several ERVK RT isoforms in human neuronal (ReNcell CX) and astrocytic (SVGA) models of neuroinflammatory disease. Since the pro-inflammatory cytokine IFNγ plays a key role in the pathology of several ERVK-associated neurological diseases, we sought to determine if IFNγ can drive ERVK RT expression. IFNγ signalling markedly enhanced ERVK polyprotein and RT expression in both human astrocytes and neurons. RT isoforms were expressed in a cell-type specific pattern and the RT-RNase H form was significantly increased with IFNγ treatment. Fluorescent imaging revealed distinct cytoplasmic, perinuclear and nuclear ERVK RT staining patterns upon IFNγ stimulation of astrocytes and neurons. These findings indicate that ERVK expression is inducible under inflammatory conditions such as IFNγ exposure-and thus, these newly established in vitro models may be useful in exploring ERVK biology in the context of neuroinflammatory disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».