Metabolic Control by DNA Tumor Virus-Encoded Proteins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle