Bat-specific adaptations in interferon signaling and GBP1 contribute to enhanced antiviral capacity
Notice bibliographique
Résumé
Bats are reservoirs of emerging zoonotic viruses that may cause severe disease in humans and agricultural animals. However, it is poorly understood how bats can tolerate diverse viral infections. Here, we characterized type I interferon response pathways in kidney cell lines derived from two divergent bat species, Pteropus alecto and Eptesicus fuscus, identifying distinct mechanisms underlying their enhanced control of viral infection. We demonstrate the critical roles of STAT1/STAT2 in IFNβ signaling, along with species-specific adaptations that contribute towards a steady and ready antiviral state. Unlike in humans, bat IFNβ signaling processes resist the immune antagonistic properties of MERS-CoV which further explains the ability of bats to tolerate coronavirus infections. Transcriptomic analysis on interferon stimulated cell lines identified canonical and non-canonical interferon stimulated genes including two differentially expressed genes, IFIT1 and GBP1, that exhibit enhanced antiviral activity against a wide range of viruses, including the bat-derived Eptesipoxvirus. We have identified a functional (AV1) motif within E. fuscus GBP1 that restricts Eptesipoxvirus replication. Ultimately, our work provides important insights into the evolution of enhanced interferon-mediated antiviral responses in bats, contributing to their ability to resist viral diseases. Bats harbor diverse viruses but it’s less clear how they tolerate infection. Here, by characterizing innate immune responses in bat cells the authors show that IFN-beta signaling resists antagonistic activity by viruses and identify interferon stimulated genes with enhanced antiviral activity.
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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 ».