Altered microRNA Transcriptome in Cultured Human Liver Cells upon Infection with Ebola Virus
Notice bibliographique
Résumé
Ebola virus (EBOV) is a virulent pathogen, notorious for inducing life-threatening hemorrhagic fever, that has been responsible for several outbreaks in Africa and remains a public health threat. Yet, its pathogenesis is still not completely understood. Although there have been numerous studies on host transcriptional response to EBOV, with an emphasis on the clinical features, the impact of EBOV infection on post-transcriptional regulatory elements, such as microRNAs (miRNAs), remains largely unexplored. MiRNAs are involved in inflammation and immunity and are believed to be important modulators of the host response to viral infection. Here, we have used small RNA sequencing (sRNA-Seq), qPCR and functional analyses to obtain the first comparative miRNA transcriptome (miRNome) of a human liver cell line (Huh7) infected with one of the following three EBOV strains: Mayinga (responsible for the first Zaire outbreak in 1976), Makona (responsible for the West Africa outbreak in 2013-2016) and the epizootic Reston (presumably innocuous to humans). Our results highlight specific miRNA-based immunity pathways and substantial differences between the strains beyond their clinical manifestation and pathogenicity. These analyses shed new light into the molecular signature of liver cells upon EBOV infection and reveal new insights into miRNA-based virus attack and host defense strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
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 ».