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Enregistrement W3160915383 · doi:10.1091/mbc.e21-02-0074

Peroxisomes exhibit compromised structure and matrix protein content in SARS-CoV-2-infected cells

2021· article· en· W3160915383 sur OpenAlexafffund
Barbara Knoblach, Ray Ishida, Tom C. Hobman, Richard A. Rachubinski

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPeroxisomeBiologyCell biologyMatrix (chemical analysis)Viral matrix proteinSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Viral proteinVirologyBiochemistryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirusGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is a novel coronavirus that has triggered global health and economic crises. Here we report the effects of SARS-CoV-2 infection on peroxisomes of human cell lines Huh-7 and SK-N-SH. Peroxisomes undergo dramatic changes in morphology in SARS-CoV-2-infected cells. Rearrangement of peroxisomal membranes is followed by redistribution of peroxisomal matrix proteins to the cytosol, resulting in a dramatic decrease in the number of mature peroxisomes. The SARS-CoV-2 ORF14 protein was shown to interact physically with human PEX14, a peroxisomal membrane protein required for matrix protein import and peroxisome biogenesis. Given the important roles of peroxisomes in innate immunity, SARS-CoV-2 may directly target peroxisomes, resulting in loss of peroxisome structural integrity, matrix protein content and ability to function in antiviral signaling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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