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Enregistrement W2480451908 · doi:10.1038/srep30297

Recruitment of Arabidopsis RNA Helicase AtRH9 to the Viral Replication Complex by Viral Replicase to Promote Turnip Mosaic Virus Replication

2016· article· en· W2480451908 sur OpenAlexafffund
Yinzi Li, Ruyi Xiong, Mark A. Bernards, Aiming Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésTurnip mosaic virusBiologyArabidopsisRNA-dependent RNA polymeraseRNAViral replicationBimolecular fluorescence complementationGeneticsGeneRNA Helicase AHelicaseVirologyRNA virusPlant virusMutantVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positive-sense RNA viruses have a small genome with very limited coding capacity and are highly dependent on host components to fulfill their life cycle. Recent studies have suggested that DEAD-box RNA helicases play vital roles in many aspects of RNA metabolism. To explore the possible role of the RNA helicases in viral infection, we used the Turnip mosaic virus (TuMV)-Arabidopsis pathosystem. The Arabidopsis genome encodes more than 100 putative RNA helicases (AtRH). Over 41 Arabidopsis T-DNA insertion mutants carrying genetic lesions in the corresponding 26 AtRH genes were screened for their requirement in TuMV infection. TuMV infection assays revealed that virus accumulation significantly decreased in the Arabidopsis mutants of three genes, AtRH9, AtRH26, and PRH75. In the present work, AtRH9 was further characterized. Yeast two-hybrid and bimolecular fluorescence complementation (BiFC) assays showed that AtRH9 interacted with the TuMV NIb protein, the viral RNA-dependent RNA polymerase. Moreover, the subcellular distribution of AtRH9 was altered in the virus-infected cells, and AtRH9 was recruited to the viral replication complex. These results suggest that Arabidopsis AtRH9 is an important component of the TuMV replication complex, possibly recruited via its interaction with NIb.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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