MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2546157736 · doi:10.1371/journal.ppat.1005982

Middle East Respiratory Coronavirus Accessory Protein 4a Inhibits PKR-Mediated Antiviral Stress Responses

2016· article· en· W2546157736 sur OpenAlexfundno aff
Huib H. Rabouw, Martijn A. Langereis, Robert C. M. Knaap, Tim J. Dalebout, Javier Cantón, Isabel Sola, Luis Enjuanes, Peter J. Bredenbeek, Marjolein Kikkert, Raoul J. de Groot, Frank J. M. van Kuppeveld

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekErasmus Medisch CentrumMcGill UniversityLeids Universitair Medisch CentrumUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésProtein kinase RStress granuleBiologyInterferonPicornavirusRNA silencingEIF-2 kinaseAntiviral proteinVirologySignal transductionIntegrated stress responseCoronavirusViral replicationInnate immune systemVirusPhosphorylationProtein kinase ACell biologyTranslation (biology)RNAImmune systemRNA interferenceImmunologyMessenger RNAGeneMitogen-activated protein kinase kinaseGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) causes severe respiratory infections that can be life-threatening. To establish an infection and spread, MERS-CoV, like most other viruses, must navigate through an intricate network of antiviral host responses. Besides the well-known type I interferon (IFN-α/β) response, the protein kinase R (PKR)-mediated stress response is being recognized as an important innate response pathway. Upon detecting viral dsRNA, PKR phosphorylates eIF2α, leading to the inhibition of cellular and viral translation and the formation of stress granules (SGs), which are increasingly recognized as platforms for antiviral signaling pathways. It is unknown whether cellular infection by MERS-CoV activates the stress response pathway or whether the virus has evolved strategies to suppress this infection-limiting pathway. Here, we show that cellular infection with MERS-CoV does not lead to the formation of SGs. By transiently expressing the MERS-CoV accessory proteins individually, we identified a role of protein 4a (p4a) in preventing activation of the stress response pathway. Expression of MERS-CoV p4a impeded dsRNA-mediated PKR activation, thereby rescuing translation inhibition and preventing SG formation. In contrast, p4a failed to suppress stress response pathway activation that is independent of PKR and dsRNA. MERS-CoV p4a is a dsRNA binding protein. Mutation of the dsRNA binding motif in p4a disrupted its PKR antagonistic activity. By inserting p4a in a picornavirus lacking its natural PKR antagonist, we showed that p4a exerts PKR antagonistic activity also under infection conditions. However, a recombinant MERS-CoV deficient in p4a expression still suppressed SG formation, indicating the expression of at least one other stress response antagonist. This virus also suppressed the dsRNA-independent stress response pathway. Thus, MERS-CoV interferes with antiviral stress responses using at least two different mechanisms, with p4a suppressing the PKR-dependent stress response pathway, probably by sequestering dsRNA. MERS-CoV p4a represents the first coronavirus stress response antagonist described.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations200
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS PathogensMême sujetRNA regulation and diseaseTravaux en français237 207