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Enregistrement W573899187 · doi:10.1099/vir.0.000214

Comparative analysis of the gene-inactivating potential of retroviral restriction factors APOBEC3F and APOBEC3G

2015· article· en· W573899187 sur OpenAlexafffund
Kasandra Bélanger, Marc‐André Langlois

Notice bibliographique

RevueJournal of General Virology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyAPOBEC3GGeneRetrovirusGeneticsDNAContext (archaeology)Restriction enzymeMolecular biologyCytidine deaminase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

APOBEC3 (A3) proteins are host-encoded restriction factors that inhibit retrovirus infection by mutagenic deamination of cytosines in minus-strand DNA replication intermediates. APOBEC3F (A3F) and APOBEC3G (A3G) are two of the most potent A3 enzymes in humans with each having a different target DNA specificity. A3G prefers to deaminate cytosines preceded by a cytosine (5'-CC), whereas A3F preferentially targets cytosines preceded by a thymine (5'-TC). Here we performed a detailed comparative analysis of retrovirus-encoded gene sequences edited by A3F and A3G, with the aim of correlating the context and intensity of the mutations with their effects on gene function. Our results revealed that, when there are few (TGG) tryptophan codons in the sequence, both enzymes alter gene function with a similar efficiency when given equal opportunities to deaminate in their preferred target DNA context. In contrast, tryptophan-rich genes are efficiently inactivated in the presence of a low mutational burden, through termination codon generation by A3G but not A3F. Overall, our results clearly demonstrated that the target DNA specificity of an A3 enzyme along with the intensity of the mutational burden and the tryptophan content of the gene being targeted are the factors that have the most forceful influence on whether A3-induced mutations will favour either terminal inactivation or genetic diversification of a retrovirus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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