SARS-CoV-2 3CLpro Main Protease Drives Cytoskeletal Reorganization and Tunnelling Nanotube Formation for Stealth Intercellular Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To identify and characterize roles for SARS-CoV-2 3CLpro main protease in promoting viral infection and dissemination, we employed Inactive Catalytic Domain Capture and proteomics to identify host cell interactors and substrates in the interactome of 3CLpro. Of 259 3CLpro interactors, 145 were associated with the cytoskeleton and its organisation. We determined enzyme kinetic specificity constants for 139 3CLpro cut-sites in 43 interactors using a multiplex assay, identifying 29 efficiently-cleaved substrates and validating 13 as substrates in vitro, in SARS-CoV-2-infected human lung cells, and in COVID-19 post-mortem lungs. 3CLpro cleavage of adherens junction proteins initiated cytoskeletal rearrangement, activated zonular signalling, removed subcellular localization motifs to trigger translocation of nuclear TRIM28 and NUMA1 to adherens junctions, and YAP1 in the hippo pathway, to the nucleus. These cytoskeletal remodelling events rapidly generated tunnelling nanotubes connecting lung epithelial cells and containing virus colocalized with 3CLpro substrates for stealth trafficking of SARS-CoV-2 to distant cells.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».