Selection of TAR RNA-Binding Chameleon Peptides by Using a Retroviral Replication System
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between the arginine-rich motif (ARM) of the human immunodeficiency virus (HIV) Tat protein and TAR RNA is essential for Tat activation and viral replication. Two related lentiviruses, bovine immunodeficiency virus (BIV) and Jembrana disease virus (JDV), also require Tat ARM-TAR interactions to mediate activation, but the viruses have evolved different RNA-binding strategies. Interestingly, the JDV ARM can act as a "chameleon," adopting both the HIV and BIV TAR binding modes. To examine how RNA-protein interactions may evolve in a viral context and possibly to identify peptides that recognize HIV TAR in novel ways, we devised a retroviral system based on HIV replication to amplify and select for RNA binders. We constructed a combinatorial peptide library based on the BIV Tat ARM and identified peptides that, like the JDV Tat ARM, also function through HIV TAR, revealing unexpected sequence characteristics of an RNA-binding chameleon. The results suggest that a retroviral screening approach may help identify high-affinity TAR binders and may provide new insights into the evolution of RNA-protein interactions.
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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) | 0,001 | 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 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 ».