Interferon regulatory factor 3 mediates effective antiviral responses to human coronavirus 229E and OC43 infection
Notice bibliographique
Résumé
Interferon regulatory factors (IRFs) are key elements of antiviral innate responses that regulate the transcription of interferons (IFNs) and IFN-stimulated genes (ISGs). While the sensitivity of human coronaviruses to IFNs has been characterized, antiviral roles of IRFs during human coronavirus infection are not fully understood. Type I or II IFN treatment protected MRC5 cells from human coronavirus 229E infection, but not OC43. Cells infected with 229E or OC43 upregulated ISGs, indicating that antiviral transcription is not suppressed. Antiviral IRFs, IRF1, IRF3 and IRF7, were activated in cells infected with 229E, OC43 or severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus 2 (SARS-CoV-2). RNAi knockdown and overexpression of IRFs demonstrated that IRF1 and IRF3 have antiviral properties against OC43, while IRF3 and IRF7 are effective in restricting 229E infection. IRF3 activation effectively promotes transcription of antiviral genes during OC43 or 229E infection. Our study suggests that IRFs may be effective antiviral regulators against human coronavirus infection.
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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 ».