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Enregistrement W4413137518 · doi:10.1002/advs.202503977

The NSP5, ORF6 and NSP13 of SARS‐CoV‐2 Cooperate to Modulate Inflammatory Cell Death Activation

2025· article· en· W4413137518 sur OpenAlexaff
Huan Wang, Mengdi Liang, Jing Zhang, Hui Tong, Fenfen Zhang, Ying Liu, Pui Wang, Mengmeng Chang, Fei Han, Siwen Liu, Yongping Lin, Wenjun Song, Rajendra Karki, Pei‐Hui Wang, Honglin Chen, Yang Liu, Min Zheng

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesShenzhen Bay LaboratoryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChemistryMedicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programmed cell death is a pivotal mechanism of cell-autonomous immune defense against viral infections. Recent studies indicate that both blocking and promoting cell death negatively affect coronavirus replication, implying that coronaviruses may fine-tune cell death pathways to optimize their propagation. However, the mechanisms underlying this remain poorly understood. Here, it is verified that coronaviruses induce the formation of a Z-DNA-binding protein 1 (ZBP1)-initiated cell death complex involving ZBP1, Z-RNA, receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 3 (RIPK3), and caspase-8, thereby triggering apoptosis, pyroptosis, and necroptosis in human bronchial epithelial cells. To impede the activation of apoptosis and pyroptosis, NSP5 and ORF6 of SARS-CoV-2 concurrently inhibit caspase-8 activity by targeting its large and small subunits, respectively. Additionally, NSP13, the viral helicase, interacts with RIPK3 to impair its binding to ZBP1, thus suppressing ZBP1-initiated necroptosis. This inhibitory effect on cell death is likely conserved across β-coronaviruses. Furthermore, co-infection of influenza A virus and SARS-CoV-2 is demonstrated to exacerbate disease severity, although the mechanisms remain unclear. These findings suggest that β-coronavirus-induced inhibition of cell death enhances influenza A virus replication and worsens inflammation during their co-infection, ultimately increasing mortality in mice. This research provides valuable insights into the regulation of coronavirus-induced cell death, offering potential therapeutic strategies for combating highly pathogenic coronavirus infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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