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Enregistrement W2273220476 · doi:10.1128/mbio.01516-15

Relative Resistance of HLA-B to Downregulation by Naturally Occurring HIV-1 Nef Sequences

2016· article· en· W2273220476 sur OpenAlexafffund
Macdonald Mahiti, Mako Toyoda, Xiaofei Jia, Xiaomei T. Kuang, Francis Mwimanzi, Philip Mwimanzi, Bruce D. Walker, Yong Xiong, Zabrina L. Brumme, Mark A. Brockman, Takamasa Ueno

Notice bibliographique

RevuemBio · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCanada Research ChairsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyUniversity of TorontoMichael Smith Health Research BCUniversity of OxfordGeorge Washington University
Mots-clésDownregulation and upregulationBiologyHuman leukocyte antigenMutagenesisclone (Java method)EffectorVirologyMutantMolecular biologyCell biologyGeneticsGeneAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: HIV-1 Nef binds to the cytoplasmic region of HLA-A and HLA-B and downregulates these molecules from the surface of virus-infected cells, thus evading immune detection by CD8(+) T cells. Polymorphic residues within the HLA cytoplasmic region may affect Nef's downregulation activity. However, the effects of HLA polymorphisms on recognition by primary Nef isolates remain elusive, as do the specific Nef regions responsible for downregulation of HLA-A versus HLA-B. Here, we examined 46 Nef clones isolated from chronically HIV-1 subtype B-infected subjects for their ability to downregulate various HLA-A, HLA-B, and HLA-C molecules on the surface of virus-infected cells. Overall, HLA-B exhibited greater resistance to Nef-mediated downregulation than HLA-A, regardless of the cell type examined. As expected, no Nef clone downregulated HLA-C. Importantly, the differential abilities of patient-derived Nef clones to downregulate HLA-A and HLA-B correlated inversely with the sensitivities of HIV-infected target cells to recognition by effector cells expressing an HIV-1 Gag-specific T cell receptor. Nef codon function analysis implicated amino acid variation at position 202 (Nef-202) in differentially affecting the ability to downregulate HLA-A and HLA-B, an observation that was subsequently confirmed by experiments using Nef mutants constructed by site-directed mutagenesis. The in silico and mutagenesis analyses further suggested that Nef-202 may interact with the C-terminal Cys-Lys-Val residues of HLA-A, which are absent in HLA-B. Taken together, the results show that natural polymorphisms within Nef modulate its interaction with natural polymorphisms in the HLA cytoplasmic tails, thereby affecting the efficiency of HLA downregulation and consequent recognition by HIV-specific T cells. These results thus extend our understanding of this complex pathway of retroviral immune evasion. IMPORTANCE: Recognition of genetically diverse pathogens by the adaptive immune system represents a primary strategy for host defense; however, pathogens such as HIV-1 can evade these responses to achieve persistent infection. The HIV-1 nef gene and the HLA class I locus rank among the most diverse genes of virus and host, respectively. The HIV-1 Nef protein interacts with the cytoplasmic region of HLA-A and HLA-B and downregulates these molecules to evade cellular immunity. By combining molecular, genetic, and in silico analyses, we demonstrate that patient-derived Nef clones downregulate HLA-A more effectively than HLA-B molecules. This in turn modulates the ability of HIV-specific T cells to recognize HIV-infected cells. We also identify a naturally polymorphic site at Nef codon 202 and HLA cytoplasmic motifs (GG314,315 and CKV339-341) that contribute to differential HLA downregulation by Nef. Our results highlight new interactions between HIV-1 and the human immune system that may contribute to pathogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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