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Enregistrement W2972200133 · doi:10.1038/s41467-019-12046-3

Spatially clustered loci with multiple enhancers are frequent targets of HIV-1 integration

2019· article· en· W2972200133 sur OpenAlexaff
Bojana Lucic, Heng‐Chang Chen, Maja Kuzman, Eduard Zorita, Julia Wegner, Vera Minneker, Wei Wang, Raffaele Fronza, Stefanie Laufs, Manfred Schmidt, Ralph Stadhouders, Vassilis Roukos, Kristian Vlahoviček, Guillaume J. Filion, Marina Lušić

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Economía y CompetitividadDeutsche ForschungsgemeinschaftCentres de Recerca de CatalunyaHrvatska Zaklada za ZnanostDeutsches Zentrum für Infektionsforschung
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)EnhancerComputational biologyBiologyGeneticsGeneVirologyTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T cells. However, the genomic features of these genes and the relevance of their transcriptional activity for HIV-1 integration have so far remained unclear. Here we show that recurrently targeted genes are proximal to super-enhancer genomic elements and that they cluster in specific spatial compartments of the T cell nucleus. We further show that these gene clusters acquire their location during the activation of T cells. The clustering of these genes along with their transcriptional activity are the major determinants of HIV-1 integration in T cells. Our results provide evidence of the relevance of the spatial compartmentalization of the genome for HIV-1 integration, thus further strengthening the role of nuclear architecture in viral infection.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations123
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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