Recognition of the Measles Virus Nucleocapsid as a Mechanism of IRF-3 Activation
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms of cellular recognition for virus infection remain poorly understood despite the wealth of information regarding the signaling events and transcriptional responses that ensue. Host cells respond to viral infection through the activation of multiple signaling cascades, including the activation of NF-kappaB, c-Jun/ATF-2 (AP-1), and the interferon regulatory factors (IRFs). Although viral products such as double-stranded RNA (dsRNA) and the processes of viral binding and fusion have been implicated in the activation of NF-kappaB and AP-1, the mechanism(s) of IRF-1, IRF-3, and IRF-7 activation has yet to be fully elucidated. Using recombinant measles virus (MeV) constructs, we now demonstrate that phosphorylation-dependent IRF-3 activation represents a novel cellular detection system that recognizes the MeV nucleocapsid structure. At low multiplicities of infection, IRF-3 activation is dependent on viral transcription, since UV cross-linking and a deficient MeV containing a truncated polymerase L gene failed to induce IRF-3 phosphorylation. Expression of the MeV nucleocapsid (N) protein, without the requirement for any additional viral proteins or the generation of dsRNA, was sufficient for IRF-3 activation. In addition, the nucleocapsid protein was found to associate with both IRF-3 and the IRF-3 virus-activated kinase, suggesting that it may aid in the colocalization of the kinase and the substrate. Altogether, this study suggests that IRF-3 recognizes nucleocapsid structures during the course of an MeV infection and triggers the induction of interferon production.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».