Identification of Lysine Acetylation Sites on MERS-CoV Replicase pp1ab
Notice bibliographique
Résumé
MERS is a life-threatening disease and MERS-CoV has the potential to cause the next pandemic. Protein acetylation is known to play a crucial role in host response to viral infection. Acetylation of viral proteins encoded by other RNA viruses have been reported to affect viral replication. It is therefore of interest to see whether MERS-CoV proteins are also acetylated. Viral proteins obtained from infected cells were trypsin-digested into peptides. Acetylated peptides were enriched by immunoprecipitation and subject to nano-LC-Orbitrap analysis. Bioinformatic analysis was performed to assess the conservation level of identified acetylation sites and to predict the upstream regulatory factors. A total of 12 acetylation sites were identified from 7 peptides, which all belong to the replicase polyprotein pp1ab. All identified acetylation sites were found to be highly conserved across MERS-CoV sequences in NCBI database. Upstream factors, including deacetylases of the SIRT1 and HDAC families as well as acetyltransferases of the TIP60 family, were predicted to be responsible for regulating the acetylation events identified. Western blotting confirms that acetylation events indeed occur on pp1ab protein by expressing NSP4 in HEK293 cells. Acetylation events on MERS-CoV viral protein pp1ab were identified for the first time, which indicate that MERS-CoV might use the host acetylation machinery to regulate its enzyme activity and to achieve optimal replication. Upstream factors were predicted, which might facilitate further analysis of the regulatory mechanism of MERS-CoV replication.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».