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Enregistrement W4392298534 · doi:10.1016/j.celrep.2024.113891

SARS-CoV-2 targets ribosomal RNA biogenesis

2024· article· en· W4392298534 sur OpenAlexafffund
V. Talya Yerlici, Audrey Astori, Nevraj S. Kejiou, Chris Jordan, Negin Khosraviani, Janet N.Y. Chan, Razqallah Hakem, Brian Raught, Alexander F. Palazzo, Karim Mekhail

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiogenesisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Ribosomal RNACoronavirus disease 2019 (COVID-19)RNABiologyVirology2019-20 coronavirus outbreakComputational biologyGeneticsMedicineGeneOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) hinders host gene expression, curbing defenses and licensing viral protein synthesis and virulence. During SARS-CoV-2 infection, the virulence factor non-structural protein 1 (Nsp1) targets the mRNA entry channel of mature cytoplasmic ribosomes, limiting translation. We show that Nsp1 also restrains translation by targeting nucleolar ribosome biogenesis. SARS-CoV-2 infection disrupts 18S and 28S ribosomal RNA (rRNA) processing. Expression of Nsp1 recapitulates the processing defects. Nsp1 abrogates rRNA production without altering the expression of critical processing factors or nucleolar organization. Instead, Nsp1 localizes to the nucleolus, interacting with precursor-rRNA and hindering its maturation separately from the viral protein's role in restricting mature ribosomes. Thus, SARS-CoV-2 Nsp1 limits translation by targeting ribosome biogenesis and mature ribosomes. These findings revise our understanding of how SARS-CoV-2 Nsp1 controls human protein synthesis, suggesting that efforts to counter Nsp1's effect on translation should consider the protein's impact from ribosome manufacturing to mature ribosomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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