Identification of RNA-Protein Interaction Networks Involved in the Norovirus Life Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Human noroviruses are one of the major causes of acute gastroenteritis in the developed world, yet our understanding of their molecular mechanisms of genome translation and replication lags behind that for many RNA viruses. Due to the nonculturable nature of human noroviruses, many related members of the Caliciviridae family of small RNA viruses are often used as model systems to dissect the finer details of the norovirus life cycle. Murine norovirus (MNV) has provided one such system with which to study the basic mechanisms of norovirus translation and replication in cell culture. In this report we describe the use of riboproteomics to identify host factors that interact with the extremities of the MNV genome. This network of RNA-protein interactions contains many well-characterized host factors, including PTB, La, and DDX3, which have been shown to play a role in the life cycle of other RNA viruses. By using RNA coimmunoprecipitation, we confirmed that a number of the factors identified using riboproteomics are associated with the viral RNA during virus replication in cell culture. We further demonstrated that RNA inhibition-mediated knockdown of the intracellular levels of a number of these factors inhibits or slows norovirus replication in cell culture, allowing identification of new intracellular targets for this important group of pathogens.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».