An HIV-1 CRISPR-Cas9 membrane trafficking screen reveals a role for PICALM intersecting endolysosomes and immunity
Notice bibliographique
Résumé
Summary HIV-1 hijacks host proteins involved in membrane trafficking, endocytosis, and autophagy that are critical for virus replication. Molecular details are lacking but are essential to inform on the development of alternative antiviral strategies. Despite their potential as clinical targets, only a few membrane trafficking proteins have been functionally characterized in HIV-1 replication. To further elucidate roles in HIV-1 replication, we performed a CRISPR-Cas9 screen on 140 membrane trafficking proteins. We identified phosphatidylinositol-binding clathrin assembly protein (PICALM) that influences not only infection dynamics but also CD4+ SupT1 biology. The knockout (KO) of PICALM inhibited viral entry. In CD4+ SupT1 T cells, KO cells exhibited defects in intracellular trafficking and increased abundance of intracellular Gag and significant alterations in autophagy, immune checkpoint PD-1 levels, and differentiation markers. Thus, PICALM modulates a variety of pathways that ultimately affect HIV-1 replication, underscoring the potential of PICALM as a future target to control HIV-1.
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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 | 0,001 |
| 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 ».