Blocking eIF4E-eIF4G Interaction as a Strategy To Impair Coronavirus Replication
Notice bibliographique
Résumé
Coronaviruses are a family of enveloped single-stranded positive-sense RNA viruses causing respiratory, enteric, and neurologic diseases in mammals and fowl. Human coronaviruses are recognized to cause up to a third of common colds and are suspected to be involved in enteric and neurologic diseases. Coronavirus replication involves the generation of nested subgenomic mRNAs (sgmRNAs) with a common capped 5' leader sequence. The translation of most of the sgmRNAs is thought to be cap dependent and displays a requirement for eukaryotic initiation factor 4F (eIF4F), a heterotrimeric complex needed for the recruitment of 40S ribosomes. We recently reported on an ultrahigh-throughput screen to discover compounds that inhibit eIF4F activity by blocking the interaction of two of its subunits (R. Cencic et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 108:1046-1051, 2011). Herein we describe a molecule from this screen that prevents the interaction between eIF4E (the cap-binding protein) and eIF4G (a large scaffolding protein), inhibiting cap-dependent translation. This inhibitor significantly decreased human coronavirus 229E (HCoV-229E) replication, reducing the percentage of infected cells and intra- and extracellular infectious virus titers. Our results support the strategy of targeting the eIF4F complex to block coronavirus infection.
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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 ».