Cooperative role of PACT and ADAR1 in preventing aberrant PKR activation by self-derived double-stranded RNA
Notice bibliographique
Résumé
Double-stranded RNAs (dsRNAs) produced during viral infections are recognized by the innate immune sensor protein kinase R (PKR), triggering a host translation shutoff that inhibits viral replication and propagation. Given the harmful effects of uncontrolled PKR activation, cells must tightly regulate PKR to ensure that its activation occurs only in response to viral infections, not endogenous dsRNAs. Here, we use CRISPR-Translate, a FACS-based genome-wide CRISPR-Cas9 knockout screening method that exploits translation levels as a readout and identifies PACT as a key inhibitor of PKR during viral infection. We find that PACT-deficient cells hyperactivate PKR in response to different RNA viruses, raising the question of why cells need to limit PKR activity. Our results demonstrate that PACT cooperates with ADAR1 to suppress PKR activation from self-dsRNAs in uninfected cells. The simultaneous deletion of PACT and ADAR1 results in synthetic lethality, which can be fully rescued in PKR-deficient cells. We propose that both PACT and ADAR1 act as essential barriers against PKR, creating a threshold of tolerable levels to endogenous dsRNA in cells without activating PKR-mediated translation shutdown and cell death.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».