A Viral Long Non-Coding RNA Protects against Cell Death during Human Cytomegalovirus Infection of CD14+ Monocytes
Notice bibliographique
Résumé
Long non-coding RNA β2.7 is the most highly transcribed viral gene during latent human cytomegalovirus (HCMV) infection. However, as yet, no function has ever been ascribed to β2.7 during HCMV latency. Here we show that β2.7 protects against apoptosis induced by high levels of reactive oxygen species (ROS) in infected monocytes, which routinely support latent HCMV infection. Monocytes infected with a wild-type (WT) virus, but not virus deleted for the β2.7 gene (Δβ2.7), are protected against mitochondrial stress and subsequent apoptosis. Protected monocytes display lower levels of ROS and additionally, stress-induced death in the absence of β2.7 can be reversed by an antioxidant which reduces ROS levels. Furthermore, we show that infection with WT but not Δβ2.7 virus results in strong upregulation of a cellular antioxidant enzyme, superoxide dismutase 2 (SOD2) in CD14+ monocytes. These observations identify a role for the β2.7 viral transcript, the most abundantly expressed viral RNA during latency but for which no latency-associated function has ever been ascribed, and demonstrate a novel way in which HCMV protects infected monocytes from pro-death signals to optimise latent carriage.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».