Transcriptional response to hepatitis C virus infection and interferon‐alpha treatment in the human liver
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hepatitis C virus (HCV) is widely used to investigate host–virus interactions. Cellular responses to HCV infection have been extensively studied in vitro . However, in human liver, interferon (IFN)‐stimulated gene expression can mask direct transcriptional responses to infection. To better characterize the direct effects of HCV infection in vivo , we analyze the transcriptomes of HCV‐infected patients lacking an activated endogenous IFN system. We show that expression changes observed in these patients predominantly reflect immune cell infiltrates rather than cell‐intrinsic pathways. We also investigate the transcriptomes of patients with endogenous IFN activation, which paradoxically cannot eradicate viral infection. We find that most IFN‐stimulated genes are induced by both recombinant IFN therapy and the endogenous IFN system, but with lower induction levels in the latter, indicating that the innate immune response in chronic hepatitis C is too weak to clear the virus. We show that coding and non‐coding transcripts have different expression dynamics following IFN treatment. Several microRNA primary transcripts, including that of miR‐122, are significantly down‐regulated in response to IFN treatment, suggesting a new mechanism for IFN‐induced expression fine‐tuning.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».