Metabolic Control by DNA Tumor Virus-Encoded Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Viruses co-opt a multitude of host cell metabolic processes in order to meet the energy and substrate requirements for successful viral replication. However, due to their limited coding capacity, viruses must enact most, if not all, of these metabolic changes by influencing the function of available host cell regulatory proteins. Typically, certain viral proteins, some of which can function as viral oncoproteins, interact with these cellular regulatory proteins directly in order to effect changes in downstream metabolic pathways. This review highlights recent research into how four different DNA tumor viruses, namely human adenovirus, human papillomavirus, Epstein-Barr virus and Kaposi's associated-sarcoma herpesvirus, can influence host cell metabolism through their interactions with either MYC, p53 or the pRb/E2F complex. Interestingly, some of these host cell regulators can be activated or inhibited by the same virus, depending on which viral oncoprotein is interacting with the regulatory protein. This review highlights how MYC, p53 and pRb/E2F regulate host cell metabolism, followed by an outline of how each of these DNA tumor viruses control their activities. Understanding how DNA tumor viruses regulate metabolism through viral oncoproteins could assist in the discovery or repurposing of metabolic inhibitors for antiviral therapy or treatment of virus-dependent cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».