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Enregistrement W4366260200 · doi:10.26508/lsa.202302005

Low-density lipoprotein receptor–related protein 1 (LRP1) as an auxiliary host factor for RNA viruses

2023· article· en· W4366260200 sur OpenAlexaff
Stéphanie Devignot, Tim Wai Sha, Thomas R. Burkard, Patrick Schmerer, Astrid Hagelkrüys, Alì Mirazimi, Ulrich Elling, Josef Penninger, Friedemann Weber

Notice bibliographique

RevueLife Science Alliance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeVetenskapsrådetBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean CommissionEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and Associations
Mots-clésBiologyVirologyLRP1RNARNA virusVirusViral entryVesicular stomatitis virusEndocytosisLDL receptorGeneticsCellGeneViral replicationLipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses with an RNA genome are often the cause of zoonotic infections. In order to identify novel pro-viral host cell factors, we screened a haploid insertion–mutagenized mouse embryonic cell library for clones that are resistant to Rift Valley fever virus (RVFV). This screen returned the low-density lipoprotein receptor–related protein 1 (LRP1) as a top hit, a plasma membrane protein involved in a wide variety of cell activities. Inactivation of LRP1 in human cells reduced RVFV RNA levels already at the attachment and entry stages of infection. Moreover, the role of LRP1 in promoting RVFV infection was dependent on physiological levels of cholesterol and on endocytosis. In the human cell line HuH-7, LRP1 also promoted early infection stages of sandfly fever Sicilian virus and La Crosse virus, but had a minor effect on late infection by vesicular stomatitis virus, whereas encephalomyocarditis virus was entirely LRP1-independent. Moreover, siRNA experiments in human Calu-3 cells demonstrated that also SARS-CoV-2 infection benefitted from LRP1. Thus, we identified LRP1 as a host factor that supports infection by a spectrum of RNA viruses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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