Unraveling the Mysterious Interactions Between Hepatitis C Virus RNA and Liver-Specific MicroRNA-122
Notice bibliographique
Résumé
Many viruses encode or subvert cellular microRNAs (miRNAs) to aid in their gene expression, amplification strategies, or pathogenic signatures. miRNAs typically downregulate gene expression by binding to the 3' untranslated region of their mRNA targets. As a result, target mRNAs are translationally repressed and subsequently deadenylated and degraded. Curiously, hepatitis C virus (HCV), a member of the Flaviviridae family, recruits two molecules of liver-specific microRNA-122 (miR-122) to the 5' end of its genome. In contrast to the canonical activity of miRNAs, the interactions of miR-122 with the viral genome promote viral RNA accumulation in cultured cells and in animal models of HCV infection. Sequestration of miR-122 results in loss of viral RNA both in cell culture and in the livers of chronic HCV-infected patients. This review discusses the mechanisms by which miR-122 is thought to enhance viral RNA abundance and the consequences of miR-122-HCV interactions. We also describe preliminary findings from phase II clinical trials in patients treated with miR-122 antisense oligonucleotides.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».