Nanoscale Structure Determination of Murray Valley Encephalitis and Powassan Virus Non-Coding RNAs
Notice bibliographique
Résumé
Viral infections are responsible for numerous deaths worldwide. Flaviviruses, which contain RNA as their genetic material, are one of the most pathogenic families of viruses. There is an increasing amount of evidence suggesting that their 5’ and 3’ non-coding terminal regions are critical for their survival. Information on their structural features is essential to gain detailed insights into their functions and interactions with host proteins. In this study, the 5’ and 3’ terminal regions of Murray Valley encephalitis virus and Powassan virus were examined using biophysical and computational modeling methods. First, we used size exclusion chromatography and analytical ultracentrifuge methods to investigate the purity of in-vitro transcribed RNAs. Next, we employed small-angle X-ray scattering techniques to study solution conformation and low-resolution structures of these RNAs, which suggest that the 3’ terminal regions are highly extended as compared to the 5’ terminal regions for both viruses. Using computational modeling tools, we reconstructed 3-dimensional structures of each RNA fragment and compared them with derived small-angle X-ray scattering low-resolution structures. This approach allowed us to reinforce that the 5’ terminal regions adopt more dynamic structures compared to the mainly double-stranded structures of the 3’ terminal regions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».