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Enregistrement W2904910134 · doi:10.3390/v10120731

Global Interactomics Connect Nuclear Mitotic Apparatus Protein NUMA1 to Influenza Virus Maturation

2018· article· en· W2904910134 sur OpenAlexafffund
Md Niaz Rahim, Ludger Klewes, Ali Zahedi‐Amiri, Sabine Mai, Kevin M. Coombs

Notice bibliographique

RevueViruses · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInteractomeInfluenza A virusBiologyCell biologyNuclear transportViral replicationMitosisKaryopherinVirusViral proteinVirologyGeneGeneticsCell nucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza A virus (IAV) infections remain a major human health threat. IAV has enormous genetic plasticity and can rapidly escape virus-targeted anti-viral strategies. Thus, there is increasing interest to identify host proteins and processes the virus requires for replication and maturation. The IAV non-structural protein 1 (NS1) is a critical multifunctional protein that is expressed to high levels in infected cells. Host proteins that interact with NS1 may serve as ideal targets for attenuating IAV replication. We previously developed and characterized broadly cross-reactive anti-NS1 monoclonal antibodies. For the current study, we used these mAbs to co-immunoprecipitate native IAV NS1 and interacting host proteins; 183 proteins were consistently identified in this NS1 interactome study, 124 of which have not been previously reported. RNAi screens identified 11 NS1-interacting host factors as vital for IAV replication. Knocking down one of these, nuclear mitotic apparatus protein 1 (NUMA1), dramatically reduced IAV replication. IAV genomic transcription and translation were not inhibited but transport of viral structural proteins to the cell membrane was hindered during maturation steps in NUMA1 knockdown (KD) cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,006

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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