Zika Virus Infection of Sertoli Cells Alters Protein Expression Involved in Activated Immune and Antiviral Response Pathways, Carbohydrate Metabolism and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Zika virus (ZIKV), a re-emerging virus, causes congenital brain abnormalities and Guillain-Barré syndrome. It is mainly transmitted by Aedes mosquitoes, but infections are also linked to sexual transmissions. Infectious ZIKV has been isolated, and viral RNA has been detected in semen over a year after the onset of initial symptoms, but the mode of long-term persistence is not yet understood. ZIKV can proliferate in human Sertoli cells (HSerC) for several weeks in vitro, suggesting that it might be a reservoir for persistent ZIKV infection. This study determined proteomic changes in HSerC during ZIKV infections by TMT-mass spectrometry analysis. Levels of 4416 unique Sertoli cell proteins were significantly altered at 3, 5, and 7 days after ZIKV infection. The significantly altered proteins include enzymes, transcription regulators, transporters, kinases, peptidases, transmembrane receptors, cytokines, ion channels, and growth factors. Many of these proteins are involved in pathways associated with antiviral response, antigen presentation, and immune cell activation. Several immune response pathway proteins were significantly activated during infection, e.g., interferon signaling, T cell receptor signaling, IL-8 signaling, and Th1 signaling. The altered protein levels were linked to predicted activation of immune response in HSerC, which was predicted to suppress ZIKV infection. ZIKV infection also affected the levels of critical regulators of gluconeogenesis and glycolysis pathways such as phosphoglycerate mutase, phosphoglycerate kinase, and enolase. Interestingly, many significantly altered proteins were associated with cardiac hypertrophy, which may induce heart failure in infected patients. In summary, our research contributes to a better understanding of ZIKV replication dynamics and infection in Sertoli cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».