Characterization of HIV‐1 Particles Co‐Purified With Three Extracellular Vesicle Subtypes From the Raji CD4 DCIR Cell Line, a Hybrid Model of CD4 T Cells and Dendritic Cells
Notice bibliographique
Résumé
HIV-1 proteins and RNA are incorporated into extracellular vesicles (EVs) via the EV biogenesis machinery. Due to their similar size and content, EVs and HIV-1 particles are hard to separate, and current purification methods often overlook EVs' effects on infectivity. This study co-characterized HIV-1 particles and three EV subtypes to assess their impact on infection. The HIV-infected Raji CD4 DCIR cells' supernatants were harvested 2 and 8 days after infection. The 2-day supernatant was treated with proteinase K to discard viral components outside the EVs. The supernatants were fractionated into three pellets by differential centrifugation: 3K, 17K and 100K. EVs and viral particles were co-characterized for their host and viral contents and the pellets obtained after 8 days post-infection were tested for infectivity. Proteinase K reduced HIV-1 RNA in EVs without affecting p24 concentration. The p24 protein was mostly found in the 17K pellet and HIV-1 RNA was the most abundant in the 100K pellet for both 2- and 8-day productions. Nevertheless, the 3K pellet had the highest infectivity when cells were infected with an equal quantity of virus. Each EV subtype were co-purified with functional virus and uniquely influenced HIV-1 infectivity, underscoring the importance of considering EVs in viral preparations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».