Preferential Localization of the Epstein-Barr Virus (EBV) Oncoprotein LMP-1 to Nuclei in Human T Cells: Implications for Its Role in the Development of EBV Genome-Positive T-Cell Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
The Epstein-Barr virus (EBV)-encoded latent membrane protein-1 (LMP-1) is thought to play a role in the EBV-induced B-cell transformation and immortalization. EBV has also been implicated in certain human T-cell lymphomas; however, the phenotypic effects of the expression of this oncoprotein in T cells are not known. To learn whether LMP-1 also induces phenotypic changes in T cells, we stably expressed it in human cell lines of T and B lineages and 25 LMP-1-expressing T-cell clones and 7 B-cell clones were examined. Our results show for the first time that, in sharp contrast to B cells, LMP-1 preferentially localizes to nuclei in T cells and does not induce the phenotypic changes in these cells that it induces in B cells, does not associate with TRAF proteins, and does not arrest the cell cycle in the G2/M phase. A computer-assisted analysis revealed that LMP-1 lacks the canonical nuclear localization signal. Our results suggest that this oncoprotein may not play the same role in the lymphomagenesis of T cells as it does in B cells.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».