Host Long Noncoding RNA lncRNA-PAAN Regulates the Replication of Influenza A Virus
Notice bibliographique
Résumé
The productive infection of influenza A virus (IAV) depends on host factors. However, the involvement of long non-coding RNAs (lncRNAs) in IAV infection remains largely uninvestigated. In this work, we have discovered a human lncRNA, named lncRNA-PAAN (PA-associated noncoding RNA) that enhances IAV replication. The level of lncRNA-PAAN increases upon infection of IAV, but not other viruses, nor interferon treatment, suggesting specific up-regulation of lncRNA-PAAN expression by IAV. Silencing lncRNA-PAAN significantly decreases IAV replication through impairing the activity of viral RNA-dependent RNA polymerase (RdRp). This function of lncRNA-PAAN is a result of its association with viral PA protein, a key component of IAV RNA polymerase complex. Consequently, depletion of lncRNA-PAAN prevents the formation of functional RdRp. Together, these results suggest that lncRNA-PAAN promotes the assembly of viral RNA polymerase, thus warranting efficient viral RNA synthesis. Elucidating the functions of lncRNAs in IAV infection is expected to advance our understanding of IAV pathogenesis and open new avenues to the development of novel anti-IAV therapeutics.
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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) | 0,001 | 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 ».