Mitochondria Targeted Viral Replication and Survival Strategies—Prospective on SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 is a positive sense RNA coronavirus that constitutes a new threat for the global community and economy. While vaccines against SARS-CoV-2 are being developed, the mechanisms through which this virus takes control of an infected cell to replicate remains poorly understood. Upon infection, viruses completely rely on host cell molecular machinery to survive and replicate. To escape from the immune response and proliferate, viruses strategically modulate cellular metabolism and alter subcellular organelle architecture and functions. One way they do this is by modulating the structure and function of mitochondria, a critical cellular metabolic hub but also a key platform for the regulation of cellular immunity. This versatile nature of mitochondria defends host cells from viruses through several mechanisms including cellular apoptosis, ROS signaling, MAVS activation and mitochondrial DNA-dependent immune activation. These events are regulated by mitochondrial dynamics, a process by which mitochondria alter their structure (including their length and connectivity) in response to stress or other cues. It is therefore not surprising that viruses, including coronaviruses hijack these processes for their survival. In this review, we highlight how positive sense RNA viruses modulate mitochondrial dynamics and metabolism to evade mitochondrial mediated immune response in order to proliferate.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».