SARS-CoV-2 Nucleocapsid protein attenuates stress granule formation and alters gene expression via direct interaction with host mRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has caused over one million deaths thus far. There is an urgent need for the development of specific viral therapeutics and a vaccine. SARS-CoV-2 nucleocapsid (N) protein is highly expressed upon infection and is essential for viral replication, making it a promising target for both antiviral drug and vaccine development. Here, starting from a functional proteomics workflow, we initially catalogued the protein-protein interactions of 21 SARS-CoV-2 proteins in HEK293 cells, finding that the stress granule resident proteins G3BP1 and G3BP2 copurify with N with high specificity. We demonstrate that N protein expression in human cells sequesters G3BP1 and G3BP2 through its physical interaction with these proteins, attenuating stress granule (SG) formation. The ectopic expression of G3BP1 in N-expressing cells was sufficient to reverse this phenotype. Since N is an RNA-binding protein, we performed iCLIP-sequencing experiments in cells, with or without exposure to oxidative stress, to identify the host RNAs targeted by N. Our results indicate that SARS-CoV-2 N protein binds directly to thousands of mRNAs under both conditions. Like the G3BPs stress granule proteins, N was found to predominantly bind its target mRNAs in their 3’UTRs. RNA sequencing experiments indicated that expression of N results in wide-spread gene expression changes in both unstressed and oxidatively stressed cells. We suggest that N regulates host gene expression by both attenuating stress granules and binding directly to target mRNAs.
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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) | 0,000 | 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 ».