Antiviral roles of interferon regulatory factor (IRF)-1, 3 and 7 against human coronavirus infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interferon regulatory factors (IRFs) are key elements of antiviral innate responses that regulate transcription of interferons (IFNs) and IFN-stimulated genes (ISGs). As many human coronaviruses are known to be sensitive to IFN, antiviral roles of IRFs are yet to be fully understood. TypeI or II IFN treatment protected MRC5 cells from infection of human coronavirus 229E, but not human coronavirus OC43. Infection of 229E or OC43 efficiently upregulated ISGs, indicating that antiviral transcription is not suppressed during their infection. Antiviral IRFs, IRF1, IRF3 and IRF7, were activated in cells infected with 229E, OC43 or severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus 2 (SARS-CoV-2). RNAi knockdown and overexpression of the IRFs demonstrated that IRF1 and IRF3 have antiviral property against OC43 while only IRF3 and IRF7 are effective to restrict 229E infection. Our study demonstrates that IRF3 plays critical roles against infection of human coronavirus 229E and OC43, which may be an anti-human coronavirus therapeutic target.
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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) | 0,003 | 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 ».