Mechanistic insights into COVID-19 by global analysis of the SARS-CoV-2 3CLpro substrate degradome
Notice bibliographique
Résumé
The main viral protease (3CL pro ) is indispensable for SARS-CoV-2 replication. We delineate the human protein substrate landscape of 3CL pro by TAILS substrate-targeted N-terminomics. We identify more than 100 substrates in human lung and kidney cells supported by analyses of SARS-CoV-2-infected cells. Enzyme kinetics and molecular docking simulations of 3CL pro engaging substrates reveal how noncanonical cleavage sites, which diverge from SARS-CoV, guide substrate specificity. Cleaving the interactors of essential effector proteins, effectively stranding them from their binding partners, amplifies the consequences of proteolysis. We show that 3CL pro targets the Hippo pathway, including inactivation of MAP4K5, and key effectors of transcription, mRNA processing, and translation. We demonstrate that Spike glycoprotein directly binds galectin-8, with galectin-8 cleavage disengaging CALCOCO2/NDP52 to decouple antiviral-autophagy. Indeed, in post-mortem COVID-19 lung samples, NDP52 rarely colocalizes with galectin-8, unlike in healthy lungs. The 3CL pro substrate degradome establishes a foundational substrate atlas to accelerate exploration of SARS-CoV-2 pathology and drug design.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».