CpG-Recoding in Zika Virus Genome Causes Host-Age-Dependent Attenuation of Infection With Protection Against Lethal Heterologous Challenge in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Experimental increase of CpG dinucleotides in an RNA virus genome impairs infection providing a promising approach for vaccine development. While CpG recoding is an emerging and promising vaccine approach, little is known about infection phenotypes caused by recoded viruses in vivo. For example, infection phenotypes, immunogenicity, and protective efficacy induced by CpG-recoded viruses in different age groups were not studied yet. This is important, because attenuation of infection phenotypes caused by recoded viruses may depend on the population-based expression of cellular components targeting viral CpG dinucleotides. In the present study, we generated several Zika virus (ZIKV) variants with the increasing CpG content and compared infection in neonatal and adult mice. Increasing the CpG content caused host-age-dependent attenuation of infection with considerable attenuation in neonates and high attenuation in adults. Expression of the zinc-finger antiviral protein (ZAP)—the host protein targeting viral CpG dinucleotides—was also age-dependent. Similar to the wild-type virus, ZIKV variants with the increased CpG content evoked robust cellular and humoral immune responses and protection against lethal challenge. Collectively, the host age should be accounted for in future studies on mechanisms targeting viral CpG dinucleotides, development of safe dinucleotide recoding strategies, and applications of CpG-recoded vaccines.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».