Identifying optimal capsid duplication length for the stability of reporter flaviviruses
Notice bibliographique
Résumé
Mosquito-transmitted flaviviruses cause widespread disease across the world. To provide better molecular tools for drug screens and pathogenesis studies, we report a new approach to produce stable NanoLuc-tagged flaviviruses, including dengue virus serotypes 1-4, Japanese encephalitis virus, yellow fever virus, West Nile virus, and Zika virus. Since the reporter gene is often engineered at the capsid gene region, the capsid sequence must be duplicated to flank the reporter gene; such capsid duplication is essential for viral replication. The conventional approach for stabilizing reporter flaviviruses has been to shorten or modify the duplicated capsid sequence to minimize homologous recombination. No study has examined the effects of capsid duplication length on reporter virus stability. Here we report an optimal length to stabilize reporter flaviviruses. These viruses were stable after ten rounds of cell culture passaging, and in the case of stable NanoLuc-tagged Zika virus (ZIKV C38), the virus replicated to 107 FFU/ml in cell culture and produced robust luciferase signal after inoculation in mosquitoes. Mechanistically, the optimal length of capsid duplication may contain all the cis-acting RNA elements required for viral RNA replication, thus reducing the selection pressure for recombination. Together, these data describe an improved method of constructing optimal reporter flaviviruses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».