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Enregistrement W2802660058 · doi:10.3389/fimmu.2018.00829

Understanding Viral dsRNA-Mediated Innate Immune Responses at the Cellular Level Using a Rainbow Trout Model

2018· article· en· W2802660058 sur OpenAlexaff
Sarah J. Poynter, Stephanie J. DeWitte‐Orr

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA silencingMDA5Innate immune systemBiologyInterferonReceptorRNAVirologyMolecular biologyCell biologyGeneRNA interferenceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses across genome types produce long dsRNA molecules during replication (viral (v-) dsRNA). DsRNA is a potent signaling molecule and inducer of type I interferon (IFN), leading to the production of interferon-stimulated genes (ISGs), and a protective antiviral state within the cell. Research on dsRNA-induced immune responses has relied heavily on a commercially available, and biologically irrelevant dsRNA, polyinosinic:polycytidylic acid (poly I:C). Alternatively, dsRNA can be produced by in vitro transcription, (ivt-) dsRNA, with a defined sequence and length. We hypothesized that ivt-dsRNA, containing legitimate viral sequence and length, would be a more appropriate proxy for v-dsRNA, compared to poly I:C. This is the first study to investigate the effects of v-dsRNA on the innate antiviral response and to compare v-dsRNA to ivt-dsRNA induced responses in fish cells, specifically rainbow trout. Previously, class A scavenger receptors (SR-As) were found to be surface receptors for poly I:C in rainbow trout cells. In the current study, ivt-dsRNA binding was blocked by poly I:C and v-dsRNA, as well as SR-A competitive ligands, suggesting all three dsRNA molecules are recognised by SR-As. Downstream innate antiviral effects were determined by measuring IFN and ISG transcript levels using qRT-PCR and antiviral assays. Similar to what has been shown previously with ivt-dsRNA, v-dsRNA was able to induce IFN and ISG transcript production between 3h and 24h, and its effects were length dependent (ie. longer v-dsRNA produced a stronger response). Interestingly, when v-dsRNA and ivt-dsRNA were length and sequence matched both molecules induced statistically similar IFN and ISG transcript levels, which resulted in similar antiviral states against two aquatic viruses. To pursue sequence effects further, three ivt-dsRNA molecules of the same length but different sequences (including host and viral sequences) were tested for their ability to induce IFN/ISG transcripts and an antiviral state. All three induced responses similarly. This study is the first of its kind to look at the effects v-dsRNA in fish cells as well as to compare ivt-dsRNA to v-dsRNA, and suggests that ivt-dsRNA may be a good surrogate for v-dsRNA in the study of dsRNA-induced responses and potential future antiviral therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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