Genes with 5′ terminal oligopyrimidine tracts preferentially escape global suppression of translation by the SARS-CoV-2 Nsp1 protein
Notice bibliographique
Résumé
Viruses rely on the host translation machinery to synthesize their own proteins. Consequently, they have evolved varied mechanisms to co-opt host translation for their survival. SARS-CoV-2 relies on a non-structural protein, Nsp1, for shutting down host translation. However, it is currently unknown how viral proteins and host factors critical for viral replication can escape a global shutdown of host translation. Here, using a novel FACS-based assay called MeTAFlow, we report a dose-dependent reduction in both nascent protein synthesis and mRNA abundance in cells expressing Nsp1. We perform RNA-Seq and matched ribosome profiling experiments to identify gene-specific changes both at the mRNA expression and translation level. We discover a functionally-coherent subset of human genes are preferentially translated in the context of Nsp1 expression. These genes include the translation machinery components, RNA binding proteins, and others important for viral pathogenicity. Importantly, we uncovered a remarkable enrichment of 5' terminal oligo-pyrimidine (TOP) tracts among preferentially translated genes. Using reporter assays, we validated that 5' UTRs from TOP transcripts can drive preferential expression in the presence of NSP1. Finally, we found that LARP1, a key effector protein in the mTOR pathway may contribute to preferential translation of TOP transcripts in response to Nsp1 expression. Collectively, our study suggests fine tuning of host gene expression and translation by Nsp1 despite its global repressive effect on host protein synthesis.
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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 ».