HIV-1 latency reversing agents converge on phosphoregulation of nuclear protein complexes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite the success of antiretroviral therapy (ART), HIV-1 persists in latently infected cells, posing a central barrier to a cure. “Shock-and-kill” strategies using latency-reversing agents (LRAs) have shown some promise in reactivating viral gene expression ex vivo , but have yielded little clinical efficacy, underscoring the need for deeper insight into the molecular mechanisms that govern reactivation. Here, we performed deep quantitative phosphoproteomics of J-Lat 10.6 cells treated with diverse LRAs: SAHA, PMA, or prostratin. We identified 48,476 confidently localized phosphorylation sites mapping to 6,672 proteins, with SAHA inducing the most extensive changes. Regulated phosphoproteins were enriched in chromatin organization, transcription, RNA processing, nuclear transport, and cytoskeletal remodeling. Although LRAs regulated overlapping pathways, they elicited divergent kinase activities and site-specific phosphorylation patterns. A reproducible core of 3,502 phosphorylation sites on 1,432 proteins mapped to 39 nuclear protein complexes, including the spliceosome, Mediator, NF-κB, and RNA polymerase II. Remarkably, 20 protein complexes were phosphoregulated by all three LRAs, but at distinct sites, revealing convergence on shared nuclear machinery through distinct mechanisms. This study provides a comprehensive map of protein complex phosphorylation remodeling during HIV-1 reactivation and highlights signaling mechanisms that could guide the rational design of next-generation LRAs with improved efficacy and reduced toxicity.
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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) | 0,002 | 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 ».