Analysis of herpes simplex virus type I nuclear particles by flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Flow cytometry has been instrumental to characterize cell populations and examine their inner molecules and processes. In most instances, whole cells are analyzed, and hence, particle size is not an issue. Viruses are 2-3 orders of magnitude smaller than cells so flow cytometry has typically been used to study viral markers within whole infected cells. However, the ability to separate and purify viral particles representing different maturation stages within a viral life cycle would be a useful tool to analyze them in details and characterize the host proteins they associate with. Herpes simplex virus Type 1 is a 250 nm enveloped DNA virus that replicates in the nucleus where it assembles new viral particles called capsids. These capsids eventually travel to the cell surface and are modified along the way, producing several intermediate particles. In the nucleus, three types of stable nonenveloped 125 nm nuclear capsids exist that differ in protein composition and genome content. This includes so-called nuclear C-capsids that are the precursors of mature extracellular virions. We report that we can apply flow cytometry to sort these nuclear C-capsid intermediates by labeling the viral genome with Syto 13, a fluorescent marker that binds to nucleic acids. This is the first time flow cytometry has been used not only to detect but also to purify an intracellular viral maturation intermediate. This opens new research avenues in virology to study capsid assembly, maturation and egress, analyze mutant phenotypes, and define host factors associated with specific viral intermediates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».