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Enregistrement W2346013961 · doi:10.1186/s12977-016-0267-8

Characterization of novel Bovine Leukemia Virus (BLV) antisense transcripts by deep sequencing reveals constitutive expression in tumors and transcriptional interaction with viral microRNAs

2016· article· en· W2346013961 sur OpenAlexaff
Keith Durkin, Nicolas Rosewick, Maria Artesi, Vincent Hahaut, Philip Griebel, Natasa Arsic, Arsène Burny, Michel Georges, Anne Van den Broeke

Notice bibliographique

RevueRetrovirology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesAmis de l'Institut BordetFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésBovine leukemia virusmicroRNAVirologyBiologyLeukemiaVirusGeneComputational biologyMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bovine Leukemia Virus (BLV) is a deltaretrovirus closely related to the Human T cell leukemia virus-1 (HTLV-1). Cattle are the natural host of BLV where it integrates into B-cells, producing a lifelong infection. Most infected animals remain asymptomatic but following a protracted latency period about 5 % develop an aggressive leukemia/lymphoma, mirroring the disease trajectory of HTLV-1. The mechanisms by which these viruses provoke cellular transformation remain opaque. In both viruses little or no transcription is observed from the 5'LTR in tumors, however the proviruses are not transcriptionally silent. In the case of BLV a cluster of RNA polymerase III transcribed microRNAs are highly expressed, while the HTLV-1 antisense transcript HBZ is consistently found in all tumors examined. RESULTS: Here, using RNA-seq, we demonstrate that the BLV provirus also constitutively expresses antisense transcripts in all leukemic and asymptomatic samples examined. The first transcript (AS1) can be alternately polyadenylated, generating a transcript of ~600 bp (AS1-S) and a less abundant transcript of ~2200 bp (AS1-L). Alternative splicing creates a second transcript of ~400 bp (AS2). The coding potential of AS1-S/L is ambiguous, with a small open reading frame of 264 bp, however the transcripts are primarily retained in the nucleus, hinting at a lncRNA-like role. The AS1-L transcript overlaps the BLV microRNAs and using high throughput sequencing of RNA-ligase-mediated (RLM) 5'RACE, we show that the RNA-induced silencing complex (RISC) cleaves AS1-L. Furthermore, experiments using altered BLV proviruses with the microRNAs either deleted or inverted point to additional transcriptional interference between the two viral RNA species. CONCLUSIONS: The identification of novel viral antisense transcripts shows the BLV provirus to be far from silent in tumors. Furthermore, the consistent expression of these transcripts in both leukemic and nonmalignant clones points to a vital role in the life cycle of the virus and its tumorigenic potential. Additionally, the cleavage of the AS1-L transcript by the BLV encoded microRNAs and the transcriptional interference between the two viral RNA species suggest a shared role in the regulation of BLV.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations82
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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