Direct non-productive HIV-1 infection in a T-cell line is driven by cellular activation state and NFκB
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular latency allows HIV-1 to persist in resting memory CD4+ T-cells as transcriptionally silent provirus integrated into host chromosomal DNA. Multiple transcriptional regulatory mechanisms for HIV-1 latency have been described in the context of progressive epigenetic silencing and maintenance. However, our understanding of the determinants critical for the establishment of latency in newly infected cells is limited. RESULTS: In this study, we used a recently described, doubly fluorescent HIV-1 latency model to dissect the role of proviral integration sites and cellular activation state on direct non-productive infections at the single cell level. Proviral integration site mapping of infected Jurkat T-cells revealed that productively and non-productively infected cells are indistinguishable in terms of genomic landmarks, surrounding epigenetic landscapes, and proviral orientation relative to host genes. However, direct non-productive infections were inversely correlated with both cellular activation state and NFκB activity. Furthermore, modulating NFκB with either small molecules or by conditional overexpression of NFκB subunits was sufficient to alter the propensity of HIV-1 to directly enter a non-productive latent state in newly infected cells. Importantly, this modulatory effect was limited to a short time window post-infection. CONCLUSIONS: Taken together, our data suggest that cellular activation state and NFκB activity during the time of infection, but not the site of proviral integration, are important regulators of direct HIV-1 non-productive infections.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».