HLA-A, HSPA5, IGFBP5 and PSMA2 Are Restriction Factors for Zika Virus Growth in Astrocytic Cells
Notice bibliographique
Résumé
mosquitoes Following its major outbreaks in 2013, 2014 and 2016, WHO declared it a Public Health Emergency of International Concern. Symptoms of ZIKV infection include acute fever, conjunctivitis, headache, muscle & joint pain and malaise. Cases of its transmission also have been reported via perinatal, sexual and transfusion transmission. ZIKV pathologies include meningo-encephalitis and myelitis in the central nervous system (CNS) and Guillain-Barré syndrome and acute transient polyneuritis in the peripheral nervous system (PNS). Drugs like azithromycin have been tested as inhibitors of ZIKV infection but no vaccines or treatments are currently available. Astrocytes are the most abundant cells in the CNS and among the first cells in CNS infected by ZIKV; (2) Methods: We previously used SOMAScan proteomics to study ZIKV-infected astrocytic cells. Here, we use mass spectrometric analyses to further explain dysregulations in the cellular expression profile of glioblastoma astrocytoma U251 cells. We also knocked down (KD) some of the U251 cellular proteins using siRNAs and observed the impact on ZIKV replication and infectivity; (3) Results & Conclusions: The top ZIKV dysregulated cellular networks were antimicrobial response, cell death, and energy production while top dysregulated functions were antigen presentation, viral replication and cytopathic impact. Th1 and interferon signaling pathways were among the top dysregulated canonical pathways. siRNA-mediated KD of HLA-A, IGFBP5, PSMA2 and HSPA5 increased ZIKV titers and protein synthesis, indicating they are ZIKV restriction factors. ZIKV infection also restored HLA-A expression in HLA-A KD cells by 48 h post-infection, suggesting interactions between this gene product and ZIKV.
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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 | 0,001 | 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 ».