Molecular dissection of cobra venom highlights heparinoids as an antidote for spitting cobra envenoming
Notice bibliographique
Résumé
Snakebites affect about 1.8 million people annually. The current standard of care involves antibody-based antivenoms, which can be difficult to access and are generally not effective against local tissue injury, the primary cause of morbidity. Here, we used a pooled whole-genome CRISPR knockout screen to define human genes that, when targeted, modify cell responses to spitting cobra venoms. A large portion of modifying genes that conferred resistance to venom cytotoxicity was found to control proteoglycan biosynthesis, including EXT1 , B4GALT7 , EXT2 , EXTL3 , XYLT2 , NDST1 , and SLC35B2 , which we validated independently. This finding suggested heparinoids as possible inhibitors. Heparinoids prevented venom cytotoxicity through binding to three-finger cytotoxins, and the US Food and Drug Administration–approved heparinoid tinzaparin was found to reduce tissue damage in mice when given via a medically relevant route and dose. Overall, our systematic molecular dissection of cobra venom cytotoxicity provides insight into how we can better treat cobra snakebite envenoming.
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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) | 0,001 | 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 ».