Alterations in cellular <scp>RNA</scp> decapping dynamics affect tomato spotted wilt virus cap snatching and infection in <i>Arabidopsis</i>
Notice bibliographique
Résumé
RNA processing and decay pathways have important impacts on RNA viruses, particularly animal-infecting bunyaviruses, which utilize a cap-snatching mechanism to translate their mRNAs. However, their effects on plant-infecting bunyaviruses have not been investigated. The roles of mRNA degradation and non-sense-mediated decay components, including DECAPPING 2 (DCP2), EXORIBONUCLEASE 4 (XRN4), ASYMMETRIC LEAVES2 (AS2) and UP-FRAMESHIFT 1 (UPF1) were investigated in infection of Arabidopsis thaliana by several RNA viruses, including the bunyavirus, tomato spotted wilt virus (TSWV). TSWV infection on mutants with decreased or increased RNA decapping ability resulted in increased and decreased susceptibility, respectively. By contrast, these mutations had the opposite, or no, effect on RNA viruses that use different mRNA capping strategies. Consistent with this, the RNA capping efficiency of TSWV mRNA was higher in a dcp2 mutant. Furthermore, the TSWV N protein partially colocalized with RNA processing body (PB) components and altering decapping activity by heat shock or coinfection with another virus resulted in corresponding changes in TSWV accumulation. The present results indicate that TSWV infection in plants depends on its ability to snatch caps from mRNAs destined for decapping in PBs and that genetic or environmental alteration of RNA processing dynamics can affect infection outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».