Antiviral HIV-1 SERINC restriction factors disrupt virus membrane asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
The host proteins SERINC3 and SERINC5 are HIV-1 restriction factors that reduce infectivity when incorporated into the viral envelope. The HIV-1 accessory protein Nef abrogates incorporation of SERINCs via binding to intracellular loop 4 (ICL4). Here, we determine cryoEM maps of full-length human SERINC3 and an ICL4 deletion construct, which reveal that hSERINC3 is comprised of two α-helical bundles connected by a ~ 40-residue, highly tilted, "crossmember" helix. The design resembles non-ATP-dependent lipid transporters. Consistently, purified hSERINCs reconstituted into proteoliposomes induce flipping of phosphatidylserine (PS), phosphatidylethanolamine and phosphatidylcholine. Furthermore, SERINC3, SERINC5 and the scramblase TMEM16F expose PS on the surface of HIV-1 and reduce infectivity, with similar results in MLV. SERINC effects in HIV-1 and MLV are counteracted by Nef and GlycoGag, respectively. Our results demonstrate that SERINCs are membrane transporters that flip lipids, resulting in a loss of membrane asymmetry that is strongly correlated with changes in Env conformation and loss of infectivity.
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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 ».