Investigating non-coding viral transcripts in Bovine Leukemia Virus induced leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Bovine Leukemia Virus (BLV) is a deltaretrovirus closely related to the Human T-cell leukemia virus-1 (HTLV-1). The natural host of BLV is cattle and much like the case of HTLV-1 in humans, about ~5% of infected individuals develop leukemia/lymphoma following a long period of asymptomatic infection (~7 years in cattle, several decades in human). Experimental infection of sheep with BLV results in a reduced latency period (2 years on average), making for an attractive cancer model. A further advantage of the BLV system is that it is possible to infect sheep via injection of a cloned provirus, facilitating the mutation of specific parts of the viral genome to examine the function of viral products in vivo. Like HTLV-1, the BLV mRNAs/proteins are transcribed from the viral 5’ long terminal repeat (LTR), a region rich in regulatory elements. It was previously believed that the BLV provirus was transcriptionally silent in tumors, however we identified a cluster of five abundantly expressed non-canonical RNA polymerase III dependent microRNAs (miRNAs) encoded by BLV (Rosewick et al., PNAS 2013). In addition, using RNA sequencing we recently discovered viral antisense transcripts originating in the 3' Long Terminal Repeat (LTR) of the BLV provirus (Durkin et al., Retrovirology 2016) . While 5'LTR dependent transcription is absent in malignant cells, both the viral miRNAs and the antisense transcripts are expressed in all BLV induced leukemic and pre-leukemic samples examined to date, pointing to a vital role in the life cycle of the virus and a critical function in cellular transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».