Manipulation of the Cellular Membrane-Cytoskeleton Network for RNA Virus Replication and Movement in Plants
Notice bibliographique
Résumé
Viruses infect all cellular life forms and cause various diseases and significant economic losses worldwide. The majority of viruses are positive-sense RNA viruses. A common feature of infection by diverse RNA viruses is to induce the formation of altered membrane structures in infected host cells. Indeed, upon entry into host cells, plant-infecting RNA viruses target preferred organelles of the cellular endomembrane system and remodel organellar membranes to form organelle-like structures for virus genome replication, termed as the viral replication organelle (VRO) or the viral replication complex (VRC). Different viruses may recruit different host factors for membrane modifications. These membrane-enclosed virus-induced replication factories provide an optimum, protective microenvironment to concentrate viral and host components for robust viral replication. Although different viruses prefer specific organelles to build VROs, at least some of them have the ability to exploit alternative organellar membranes for replication. Besides being responsible for viral replication, VROs of some viruses can be mobile to reach plasmodesmata (PD) via the endomembrane system, as well as the cytoskeleton machinery. Viral movement protein (MP) and/or MP-associated viral movement complexes also exploit the endomembrane-cytoskeleton network for trafficking to PD where progeny viruses pass through the cell-wall barrier to enter neighboring cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».