Genetic variety of ORF3a shapes SARS‐CoV‐2 fitness through modulation of lipid droplet
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infection leads to the accumulation of lipid droplets (LD), the central hubs of the lipid metabolism, in vitro or in type II pneumocytes and monocytes from coronavirus disease 19 (COVID-19) patients and blockage of LD formation by specific inhibitors impedes SARS-CoV-2 replication. Here, we showed that ORF3a is necessary and sufficient to trigger LD accumulation during SARS-CoV-2 infection, leading to efficient virus replication. Although highly mutated during evolution, ORF3a-mediated LD modulation is conserved in most SARS-CoV-2 variants except the Beta strain and is a major difference between SARS-CoV and SARS-CoV-2 that depends on the genetic variations on the amino acid position 171, 193, and 219 of ORF3a. Importantly, T223I substitution in recent Omicron strains (BA.2-BF.8) impairs ORF3a-Vps39 association and LD accumulation, leading to less efficient replication and potentially contributing to lower pathogenesis of the Omicron strains. Our work characterized how SARS-CoV-2 modulates cellular lipid homeostasis to benefit its replication during virus evolution, making ORF3a-LD axis a promising drug target for the treatment of COVID-19.
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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 ».