Dysregulation in mTOR/HIF-1 signaling identified by proteo-transcriptomics of SARS-CoV-2 infected cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infections engage cellular host pathways and innate immunity in infected cells remain largely elusive. We performed an integrative proteo-transcriptomics analysis in SARS-CoV-2 infected HuH7 cells to map the cellular response to the invading virus over time. We identified four pathways, ErbB, HIF-1, mTOR and TNF signaling, among others that were markedly modulated during the course of the SARS-CoV-2 infection in vitro . Western blot validation of the downstream effector molecules of these pathways revealed a significant reduction in activated S6K1 and 4E-BP1 at 72 hours post infection. Unlike other human respiratory viruses, we found a significant inhibition of HIF-1α through the entire time course of the infection, suggesting a crosstalk between the SARS-CoV-2 and the mTOR/HIF-1 signaling. Further investigations are required to better understand the molecular sequelae in order to guide potential therapy in the management of severe COVID-19 patients.
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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) | 0,002 | 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 ».