Multiple levels of PKR inhibition during HIV‐1 replication
Notice bibliographique
Résumé
Recent therapeutic approaches against HIV-1 include IFN in combination therapy for patients with coinfections or as an alternative strategy against the virus. These treatment options require a better understanding of the weak efficacy of the IFN-stimulated genes, such as the protein kinase RNA-activated (PKR), which results in viral progression. Activated PKR has a strong antiviral activity on HIV-1 expression and production in cell culture. However, PKR is not activated upon HIV-1 infection when the virus reaches high levels of replication, due to viral and cellular controls. PKR is activated by low levels of the HIV-1 trans-activation response (TAR) RNA element, but is inhibited by high levels of this double-stranded RNA. The viral Tat protein also counteracts PKR activation by several mechanisms. In addition, HIV-1 replicates only in cells that have a high level of the TAR RNA binding protein (TRBP), a strong inhibitor of PKR activation. Furthermore, increased levels of adenosine deaminase acting on RNA (ADAR1) are observed when HIV-1 replicates at high levels and the protein binds to PKR and inhibits its activation. Finally, the PKR activator (PACT) also binds to PKR during HIV-1 replication with no subsequent kinase activation. The combination of all the inhibiting pathways that prevent PKR phosphorylation contributes to a high HIV-1 production in permissive cells. Enhancing PKR activation by counteracting its inhibitory partners could establish an increased innate immune antiviral pathway against HIV-1 and could enhance the efficacy of the IFN treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».