A proteome-scale map of the SARS-CoV-2–human contactome
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the mechanisms of coronavirus disease 2019 (COVID-19) disease severity to efficiently design therapies for emerging virus variants remains an urgent challenge of the ongoing pandemic. Infection and immune reactions are mediated by direct contacts between viral molecules and the host proteome, and the vast majority of these virus-host contacts (the 'contactome') have not been identified. Here, we present a systematic contactome map of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) with the human host encompassing more than 200 binary virus-host and intraviral protein-protein interactions. We find that host proteins genetically associated with comorbidities of severe illness and long COVID are enriched in SARS-CoV-2 targeted network communities. Evaluating contactome-derived hypotheses, we demonstrate that viral NSP14 activates nuclear factor κB (NF-κB)-dependent transcription, even in the presence of cytokine signaling. Moreover, for several tested host proteins, genetic knock-down substantially reduces viral replication. Additionally, we show for USP25 that this effect is phenocopied by the small-molecule inhibitor AZ1. Our results connect viral proteins to human genetic architecture for COVID-19 severity and offer potential therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».