Kunjin Virus, Zika Virus, and Yellow Fever Virus Infections Have Distinct Effects on the Coding Transcriptome and Proteome of Brain-Derived U87 Cells
Notice bibliographique
Résumé
As obligate intracellular parasites, viruses rely heavily on host cells for replication, and therefore dysregulate several cellular processes for their benefit. In return, host cells activate multiple signaling pathways to limit viral replication and eradicate viruses. The present study explores the complex interplay between viruses and host cells through next generation RNA sequencing as well as mass spectrometry (SILAC). Both the coding transcriptome and the proteome of human brain-derived U87 cells infected with Kunjin virus, Zika virus, or Yellow Fever virus were compared to the transcriptome and the proteome of mock-infected cells. Changes in the abundance of several hundred mRNAs and proteins were found in each infection. Moreover, the alternative splicing of hundreds of mRNAs was found to be modulated upon viral infection. Interestingly, a significant disconnect between the changes in the transcriptome and those in the proteome of infected cells was observed. These findings provide a global view of the coding transcriptome and the proteome of Flavivirus-infected cells, leading to a better comprehension of Flavivirus-host interactions.
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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 ».