Sphingomyelins in mosquito saliva modify the host lipidome to enhance transmission of flaviviruses by promoting viral protein levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mosquito saliva plays a determining role in flavivirus transmission. Here, we discover and elucidate how salivary lipids enhance transmission. Building upon our discovery of salivary extracellular vesicles (EV), we determined that lipids within mosquito EVs, and neither within human EVs nor virions, enhance infection for flaviviruses in primary cell types relevant for transmission. Mechanistically, mosquito EV-lipids specifically promote viral protein levels by reducing ER-associated degradation. Infection enhancement is caused by sphingomyelins within mosquito salivary EVs that elevate sphingomyelin concentration within host cells. Transmission assays showed that mosquito EV-lipids exacerbate disease severity. Our study reveals that EV-associated sphingomyelins within mosquito saliva enhance transmission for multiple flaviviruses by reconfiguring the host lipidome to promote viral protein levels and the resulting skin infection. Our findings open a new dimension centered on lipids in the interplay between hosts, mosquitoes and flaviviruses that determine transmission, unveiling lipids as a new pan-flavivirus target. Highlights Lipids within mosquito extracellular vesicles (EVs) enhance infection in primary skin and immune cells for multiple flaviviruses. Mosquito EV-lipids increase flaviviral protein levels by dampening ER-associated degradation. Sphingomyelins within salivary EVs are responsible for the infection enhancement by altering host lipidome. Co-injection of mosquito EV-lipids exacerbate disease severity.
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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) | 0,001 | 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 ».