An Omics Approach to Extracellular Vesicles from HIV-1 Infected Cells
Notice bibliographique
Résumé
Human Immunodeficiency Virus-1 (HIV-1) is the causative agent of Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS), infecting nearly 37 million people worldwide. Currently, there is no definitive cure, mainly due to HIV-1's ability to enact latency. Our previous work has shown that exosomes, a small extracellular vesicle, from uninfected cells can activate HIV-1 in latent cells, leading to increased mostly short and some long HIV-1 RNA transcripts. This is consistent with the notion that none of the FDA-approved antiretroviral drugs used today in the clinic are transcription inhibitors. Furthermore, these HIV-1 transcripts can be packaged into exosomes and released from the infected cell. Here, we examined the differences in protein and nucleic acid content between exosomes from uninfected and HIV-1-infected cells. We found increased cyclin-dependent kinases, among other kinases, in exosomes from infected T-cells while other kinases were present in exosomes from infected monocytes. Additionally, we found a series of short antisense HIV-1 RNA from the 3' LTR that appears heavily mutated in exosomes from HIV-1-infected cells along with the presence of cellular noncoding RNAs and cellular miRNAs. Both physical and functional validations were performed on some of the key findings. Collectively, our data indicate distinct differences in protein and RNA content between exosomes from uninfected and HIV-1-infected cells, which can lead to different functional outcomes in recipient cells.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».