A zebrafish-based in vivo model of Zika virus infection unveils alterations of the glutamatergic neuronal development and NS4A as a key viral determinant of neuropathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Infection of pregnant women by Zika virus (ZIKV) is associated with severe neurodevelopmental defects in newborns through poorly defined mechanisms. Here, we established a zebrafish in vivo model of ZIKV infection to circumvent limitations of existing mammalian models. Leveraging the unique tractability of this system, we gained unprecedented access to the ZIKV-infected brain at early developmental stages. The infection of zebrafish larvae with ZIKV phenocopied the disease in mammals including a reduced head area and neural progenitor cells (NPC) infection and depletion. Moreover, transcriptomic analyses of NPCs isolated from ZIKV-infected embryos revealed a distinct dysregulation of genes involved in survival and neuronal differentiation, including downregulation of the expression of the glutamate transporter vglut1, resulting in an altered glutamatergic network in the brain. Mechanistically, ectopic expression of ZIKV protein NS4A in the larvae recapitulated the morphological defects observed in infected animals, identifying NS4A as a key determinant of neurovirulence and a promising antiviral target for developing therapies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».