Regulation of the EBNA1 Epstein-Barr Virus Protein by Serine Phosphorylation and Arginine Methylation
Notice bibliographique
Résumé
The Epstein-Barr virus (EBV) EBNA1 protein is important for the replication and mitotic segregation of EBV genomes in latently infected cells and also activates the transcription of some of the viral latency genes. A Gly-Arg-rich region between amino acids 325 and 376 is required for both the segregation and transcriptional activation functions of EBNA1. Here we show that this region is modified by both arginine methylation and serine phosphorylation. Mutagenesis of the four potentially phosphorylated serines in this region indicated that phosphorylation of multiple serines contributes to the efficient segregation of EBV-based plasmids by EBNA1, at least in part by increasing EBNA1 binding to hEBP2. EBNA1 was also found to bind the arginine methyltransferases PRMT1 and PRMT5. Multiple arginines in the 325-376 region were methylated in vitro by PRMT1 and PRMT5, as was an N-terminal Gly-Arg-rich region between amino acids 41 and 50. EBNA1 was also shown to be methylated in vivo, predominantly in the 325-376 region. Treatment of cells with a methylation inhibitor or down-regulation of PRMT1 altered EBNA1 localization, resulting in the formation of EBNA1 rings around the nucleoli. The results indicate that EBNA1 function is influenced by both serine phosphorylation and arginine methylation.
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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 ».