Long dsRNA mediated RNA interference (dsRNAi) is antiviral in interferon competent mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In invertebrate cells, RNA interference (RNAi) acts as a powerful defense against virus infection by cleaving virally produced long dsRNA into siRNA by Dicer and loaded into RISC which can then destroy/disrupt complementary viral mRNA sequences. Comparatively in mammalian cells, the type I interferon (IFN) pathway is the cornerstone of the innate antiviral response. Although the cellular machinery for RNAi functions in mammalian cells, its role in the antiviral response remains controversial. Here we show that IFN competent mammalian cells engage in dsRNA-mediated RNAi. We found that pre-soaking mammalian cells with concentrations of sequence-specific dsRNA too low to induce IFN production could significantly inhibit viral replication, including SARS-CoV-2. This phenomenon was dependent on dsRNA length, was comparable in effect to transfected siRNAs, and could knockdown multiple sequences at once. Additionally, Dicer-knockout cell lines were incapable of this inhibition, confirming use of RNAi. This represents the first evidence that soaking with gene-specific dsRNA can generate viral knockdown in mammalian cells. Furthermore, demonstrating RNAi below the threshold of IFN induction has uses as a novel therapeutic platform.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».