Human Ago2 Is Required for Efficient MicroRNA 122 Regulation of Hepatitis C Virus RNA Accumulation and Translation
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA 122 (miR-122) increases the accumulation and translation of hepatitis C virus (HCV) RNA in infected cells through direct interactions with homologous sequences in the 5' untranslated region (UTR) of the HCV genome. Argonaute 2 (Ago2) is a component of the RNA-induced silencing complex (RISC) and mediates small interfering RNA (siRNA)-directed mRNA cleavage and microRNA translational suppression. We investigated the function of Ago2 in HCV replication to determine whether it plays a role in enhancing the synthesis and translation of HCV RNA that is associated with miR-122. siRNA-mediated depletion of Ago2 in human hepatoma cells reduced HCV RNA accumulation in transient HCV replication assays. The treatment did not adversely affect cell viability, as assessed by cell proliferation, capped translation, and interferon assays. These data are consistent with complementary roles for Ago2 and miR-122 in enhancing HCV RNA amplification. By using a transient HCV replication assay that is dependent on an exogenously provided mutant miR-122, we determined that Ago2 depletion still reduced luciferase expression and HCV RNA accumulation, independently of miR-122 biogenesis. miR-122 has previously been found to stimulate HCV translation. Similarly, Ago2 knockdown also reduced HCV translation, and its depletion reduced the ability of miR-122 to stimulate viral translation. These data suggest a direct role for Ago2 in miR-122-mediated translation. Finally, Ago2 was also necessary for efficient miR-122 enhancement of HCV RNA accumulation. These data support a model in which miR-122 functions within an Ago2-containing protein complex to augment both HCV RNA accumulation and translation.
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 | 0,000 | 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 ».