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Enregistrement W2951845892 · doi:10.1016/j.celrep.2019.05.036

Influenza Virus Exploits an Interferon-Independent lncRNA to Preserve Viral RNA Synthesis through Stabilizing Viral RNA Polymerase PB1

2019· article· en· W2951845892 sur OpenAlexaff
Jing Wang, Yongxin Zhang, Quanjie Li, Jianyuan Zhao, Dongrong Yi, Jiwei Ding, Fei Zhao, Siqi Hu, Jinming Zhou, Tao Deng, Xiaoyu Li, Fei Guo, Liang Chen, Shan Cen

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Infrastructure for Microbiological ResourcesChinese Academy of Meteorological SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésViral replicationBiologyInfluenza A virusVirologyInterferonPolymeraseRNAVirusRNA polymeraseGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long noncoding RNAs (lncRNAs) participate in host antiviral defense by modulating immune responses. However, it remains largely unexplored how viruses exploit interferon (IFN)-independent host lncRNAs to facilitate viral replication. Here, we have identified a group of human lncRNAs that modulate influenza A virus (IAV) replication in a loss-of-function screen and found that an IFN-independent lncRNA, called IPAN, is hijacked by IAV to assist IAV replication. IPAN is specifically induced by IAV infection independently of IFN and associates with and stabilizes viral RNA-dependent RNA polymerase PB1, enabling efficient viral RNA synthesis. Silencing IPAN results in PB1 degradation and severely impairs viral infection. Therefore, our data unveil an important role of host lncRNAs in promoting viral replication by modulating viral protein stability. Our findings may open avenues to the development of antiviral therapeutics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations87
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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