Decoding protein networks during porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) infection through proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Le virus de la diarrhée épidémique porcine (VDEP) est responsable de graves pertes économiques. Les épidémies de VDEP ont détruit plus de 10% de la population porcine américaine au cours des 3 dernières années. Malheureusement, la compréhension insuffisante des interactions hôte-virus empêche la mise au point d'un vaccin efficace contre le VDEP. Les interactions hôte-virus sont très dynamiques et peuvent impliquer des complexes multiprotéiques. De plus en plus de preuves indiquent que les microvésicules extracellulaires (MVE) et la composition des particules virales jouent un rôle important dans la pathogenèse virale et la modulation de la réponse immunitaire de l'hôte à l'infection. De plus, on pourrait s’attendre à ce que la composition des virions de la diarrhée épidémique porcine (DEP) soit dépendante du type cellulaire, en raison de l'incorporation ou de l'association de protéines de cellules hôtes dans ou avec des virions. Par conséquent, la caractérisation des profils protéomiques des MVEs produits par les cellules infectées par le VDEP, et l'identification des protéines hôtes spécifiquement encapsidées dans les virions sont importantes pour notre compréhension plus approfondie des interactions virus-hôte. Pour atteindre cet objectif, nous avons produit et purifié des virions et des MVE de VDEP et analysé leur composition en protéines en utilisant une approche protéomique. Afin d'étudier la régulation spatiotemporelle de l'infection virale, une certaine optimisation de l'infection par le VDEP était nécessaire. Pour cela, nous avons synchronisé et augmenté l'entrée de virus dans les cellules et étudié les schémas protéomiques des cellules infectées par le VDEP selon un mode de résolution temporelle. Nous avons constaté que l'infection par le VDEP affectait l'abondance de diverses protéines de l'hôte associées aux microvésicules produites par les cellules infectées. Plus précisément, nos données protéomiques ont révélé que les protéines impliquées dans la liaison aux acides nucléiques, les processus métaboliques et les voies de la réponse immunitaire étaient parmi les plus touchées par l'infection. Fait intéressant, les protéines de l'hôte impliquées dans la régulation du cycle cellulaire et du système cytosquelettique ont également été touchées en abondance, ce qui n'est pas étonnant, car plusieurs chercheurs ont rapporté que les protéines cytosquelettiques participent activement au déplacement des composants viraux vers le site d'assemblage et que de nombreux virus manipulent la réparation de l'ADN, ainsi que le cycle cellulaire. La présente étude a démontré IV l’incorporation de nombreuses protéines cellulaires dans les virions de la DEP. De plus, nous avons démontré que les polycations (molécules à charge positive) eu augmente 9-fois l'efficacité de l'entrée et de l'infection du VDEP. Ainsi, les polycations peuvent être utilisés pour optimiser l’infection par le VDEP, et améliorer la production de vaccins. À notre connaissance, il s'agit de la première étude de la composition des virions et des microvésicules de DEP produits par une infection par le VDEP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».