Multiple Porcine Innate Immune Signaling Pathways Are Involved in the Anti-PEDV Response
Notice bibliographique
Résumé
Porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) has caused great damage to the global pig industry. Innate immunity plays a significant role in resisting viral infection; however, the exact role of innate immunity in the anti-PEDV response has not been fully elucidated. In this study, we observed that various porcine innate immune signaling adaptors are involved in anti-PEDV (AJ1102-like strain) activity in transfected Vero cells. Among these, TRIF and MAVS showed the strongest anti-PEDV activity. The endogenous TRIF, MAVS, and STING were selected for further examination of anti-PEDV activity. Agonist stimulation experiments showed that TRIF, MAVS, and STING signaling all have obvious anti-PEDV activity. The siRNA knockdown assay showed that TRIF, MAVS, and STING are also all involved in anti-PEDV response, and their remarkable effects on PEDV replication were confirmed in TRIF−/−, MAVS−/− and STING−/− Vero cells via the CRISPR approach. For further verification, the anti-PEDV activity of TRIF, MAVS, and STING could be reproduced in porcine IPEC-DQ cells treated with siRNAs. In summary, this study reveals that multiple pattern-recognition receptor (PRR) signaling pathways of porcine innate immunity play an important role in the anti-PEDV infection, providing new and useful antiviral knowledge for prevention and control of PEDV spreading.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».