SARS-CoV-2 Nsp13 helicase modulates miR-146a-mediated signaling pathways
Notice bibliographique
Résumé
Despite the successful development of vaccines and antiviral therapeutics against SARS-CoV-2, its tendency to mutate rapidly has emphasized the need for continued research to better understand this virus's mechanism of pathogenesis and interactions with host signaling pathways. In this study, we sought to explore how the SARS-CoV-2 non-structural protein 13 (Nsp13) helicase, a highly conserved coronavirus protein that is essential for viral replication, influences host biological and cellular processes. Global transcriptomic analyses of Nsp13-transfected A549 cells identified changes in pathways involved in post-transcriptional gene silencing and translational repression by RNA, such as microRNAs (miRNAs). Upon further bioinformatic analyses, we identified miR-146a-mediated signaling pathways to be of interest as this miRNA has been previously linked to the regulation of host inflammation and innate immune responses. We found that miR-146a was induced in Nsp13-transfected cells and observed a corresponding decrease in the gene expression of two miR-146a targets, TRAF6 and IRAK1, which are important upstream regulators of NF-kB activation and IFN signaling. These results suggest that Nsp13-induced miR-146a signaling cascades, namely NF-kB activation and SMAD4 signaling, may provide valuable insight for the development of novel antiviral therapeutics against COVID-19 variants.
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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 | 0,001 | 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 ».