Fine-tuning a blunt tool: Regulation of viral host shutoff RNases
Notice bibliographique
Résumé
The evolutionary arms race between host and pathogen has resulted in the ability of many human viruses to alter the host gene expression profile during infection, in order to redirect cellular resources towards viral gene expression and inhibit cell-intrinsic host immune responses. In particular, multiple viruses globally reduce host gene expression in a process termed "host shutoff." Multiple mechanisms of host shutoff exist, including translational and transcriptional shutoff, but several viruses carry out host shutoff by encoding ribonucleases (RNases) that degrade host messenger RNAs (mRNAs). Viral host shutoff RNases include the influenza A virus polymerase acidic-X (PA-X) [1], the herpes simplex viruses (HSV-1 and -2) virion host shutoff protein (vhs) These RNases contribute to efficient formation of virions and/or reduction of innate immune signaling For example, in the absence of EBV BGLF5, the virus produces fewer mature capsids, many of which remain trapped in the nucleus Vhs-deficient HSV replicates well in many common tissue culture models [9] but shows replication defects in relevant cell types, such as cerebellar granule neurons Moreover, in mice, viruses lacking detectable host shutoff activity replicate to lower viral titers in neuronal tissue Influenza A virus PA-X also limits host antiviral and proinflammatory responses in several animal models Although host shutoff RNases are important for successful viral infection, their activity presents an interesting problem for the viruses that encode them. Unregulated RNase activity could degrade viral RNAs or host mRNAs encoding proteins that the virus needs. Moreover, drastic depletion of the mRNA pool by the virus could trigger antiviral host stress responses and cell death. It is thus unsurprising that evidence is now emerging that viruses posttranslationally regulate the activity of their host shutoff RNases through a variety of mechanisms, reviewed herein (Fig
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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 | 0,000 | 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 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 ».