Inhibition of Respiratory Syncytial Virus Infection by Small Non-Coding RNA Fragments
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory syncytial virus (RSV) causes acute lower respiratory tract infection in infants, immunocompromised individuals and the elderly. As the only current specific treatment options for RSV are monoclonal antibodies, there is a need for efficacious antiviral treatments against RSV to be developed. We have previously shown that a group of synthetic non-coding single-stranded DNA oligonucleotides with lengths of 25-40 nucleotides can inhibit RSV infection in vitro and in vivo. Based on this, herein, we investigate whether naturally occurring single-stranded small non-coding RNA (sncRNA) fragments present in the airways have antiviral effects against RSV infection. From publicly available sequencing data, we selected sncRNA fragments such as YRNAs, tRNAs and rRNAs present in human bronchoalveolar lavage fluid (BALF) from healthy individuals. We utilized a GFP-expressing RSV to show that pre-treatment with the selected sncRNA fragments inhibited RSV infection in A549 cells in vitro. Furthermore, by using a flow cytometry-based binding assay, we demonstrate that these naturally occurring sncRNAs fragments inhibit viral infection most likely by binding to the RSV entry receptor nucleolin and thereby preventing the virus from binding to host cells, either directly or via steric hindrance. This finding highlights a new function of sncRNAs and displays the possibility of using naturally occurring sncRNAs as treatments against RSV.
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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 ».