Modelización espacial de huevos de Thrips (Thysanoptera: Frankliniella occidentalis) en tomate de cáscara por medio de técnicas geoestadísticas

El tomate de cáscara (Physalis ixocarpa Brot.) es un cultivo alimenticio de gran importancia económica en México. Sin embargo, es afectado por diversas plagas y enfermedades tales como los Thrips (Thysanoptera: Frankliniella occidentalis) y el virus de la marchitez manchada del tomate (TSWV) que llegan a causar hasta un 80% de pérdidas. El objetivo del presente trabajo fue modelizar la distribución espacial de huevos de Thrips mediante técnicas geoestadísticas y obtener, en consecuencia, mapas de incidencia por medio del Kriging. Se georreferenciaron 121 puntos de muestreo en cada una de las parcelas comerciales de los municipios de Luvianos, Jocotitlán e Ixtlahuaca, a través del método de transectos en tres etapas fenológicas del cultivo. Se contabilizó el número de huevos de Thrips en cada punto de muestreo. Los resultados mostraron que las poblaciones de huevos deThrips presentan una distribución agregada, identificándose varios centros de conglomeración a través de los mapas obtenidos. Los semivariogramas obtenidos de la distribución espacial se ajustaron principalmente a los modelos gaussianos y esféricos. La distribución de huevos de Thrips se presentó en centros de agregación dentro de las parcelas estudiadas, lo cual permitirá establecer estrategias y medidas de control o mitigación en términos de sitios específicos de infestación de huevos de Thrips.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Patrones de dispersión de una nueva enfermedad viral en el cultivo de maíz, en Argentina

El maíz es uno de los principales cereales, ubicándose tercero en el ranking de producción mundial. Las enfermedades virales en el cultivo de maíz son factores importantes de pérdidas en la producción, en el mundo. Se ha citado mundialmente la presencia de varios rhabdovirus en maíz, aunque ninguno en Argentina. Maize mosaic virus (MMV) es el más importante debido a las pérdidas que ocasiona. Durante 2006/07 se detectó en trigo Argentina, un Cytorhabdovirus denominado Cereal Rhabdovirus caracterizado serológicamente como Barley yellow striate mosaic virus (BYSMV). Desde 2000/01 hasta la actualidad, se observan plantas de maíz con achaparramiento, esterilidad y estriado amarillo en hojas, en localidades de Córdoba y Santa Fe. Se observaron al microscopio electrónico partículas de rhabdovirus en el citoplasma de las células. Pruebas serológicas para MMV resultaron negativas. Esta virosis fue transmitida a plantas de maíz sanas por el delfácido Peregrinus maidis. Se amplificó un segmento del gen de la polimerasa L de rhabdovirus, mediante RT-PCR con iniciadores degenerados y se obtuvieron las relaciones filogenéticas con otros rhabdovirus, confirmando que se trata de un miembro del género Cytorhabdovirus. Se trataría de un virus nuevo, de la familia Rhabdoviridae presente en diversas localidades del área maicera argentina. El objetivo de este proyecto es estudiar la epidemiología de este virus, mediante la reconstrucción de su historia demográfica y patrones espacio-temporales, utilizando análisis de coalescencia y filogeografía. Se busca: Determinar la secuencia genómica completa del virus en estudio; Obtener iniciadores específicos para el gen de la nucleocápside; Obtener las secuencias nucleotídicas del gen de la nucleocápside viral de aislamientos de diferentes localidades del área maicera argentina; Analizar los patrones filogeográficos de dichos aislamientos. Materiales y métodos. Recolección de material enfermo. Se colectarán plantas de maíz con sintomatología de estriado amarillo, en distintas localidades de Córdoba y Santa Fe. Secuenciación del genoma completo viral. Se purificará el virus en estudio a partir de tejido enfermo (Creamer, 1992). Se extraerá ARN total y se lo enviará al servicio de pirosecuenciación (INDEAR, Argentina). Las secuencias obtenidas serán analizadas utilizando software específico (Lasergene 10, DNASTAR, entre otros). Diseño de iniciadores específicos para el gen de la proteína N viral. Serán diseñados a partir de la secuencia del genoma completo del virus. Determinación de patrones filogeográficos. Se extraerá ARN total de plantas sintomáticas de distintas localidades argentinas. Se amplificará el gen N de cada uno de los aislamientos, se clonarán y secuenciarán estos fragmentos y se alinearán las secuencias obtenidas. Se reconstruirá la filogenia mediante metodología Bayesiana y se realizará un análisis de coalescencia. Finalmente se analizará el patrón filogeográfico del rhabdovirus en estudio. Con el presente trabajo se espera avanzar en el conocimiento de este nuevo virus que afecta cultivos de maíz en Argentina. Se pretende obtener la secuencia genómica completa viral, lo que significará un avance en la caracterización e identificación del mismo. Se busca conocer sus patrones de dispersión espacio-temporales, para comprender los orígenes y posible evolución hacia otras regiones del país. El análisis de secuencias genómicas, brinda una herramienta rápida y de menor esfuerzo de muestreo en el estudio epidemiológico de las poblaciones. El conocimiento de la distribución actual e histórica de este nuevo virus sería crucial para futuros planes de manejo de la enfermedad. El tema de investigación se lleva a cabo en el marco de una tesis doctoral con el apoyo de una beca de formación de CONICET. La transferencia es constante a traves del contacto con productores y asesores agrícolas y mediante la realización de jornadas, charlas, cursos y publicaciones periódicas en medios de difusión.

Infecciones víricas espontáneas en hurones domésticos (Mustela putorius furo)

Programa de doctorado: Sanidad animal

Pasantía en laboratorio central de diagnostico veterinario y microbiología de alimentos (LCDVMA) IPSA 2015-2016

La realización de pasantías tienen un componente formativo,una pasantía debe dar la oportunidad a los jóvenes de aprender calificaciones prácticas que causarán una buena impresión sobre los potenciales empleadores.Seis meses de pasantías en el Laboratorio Central de DiagnósticoVeterinario y Microbiología de Alimentos IPSA en el área de Virología se fundamentó los tres meses iniciales en la Inducción a técnicas utilizadas en análisis de muestras para el diagnóstico de enfermedades virales tales como: Síndrome Respiratorio y Reproductivo Porcino (PRRS), Peste Porcina Clásica (PPC), Circovirus Porcino, Enfermedad de Aujeszky, Diarrea Viral Bovina (BVDV), Fiebre del Nilo Occidental, La Enfermedad de Newcastle (EN), Laringotraqueitis Infecciosa Aviar (LTI), Bronquitis Infecciosa Aviar (BIA),Virus de la Enfermedad de la Cabeza Amarilla (YHV),El virus del Síndrome de Taura (TSV), Virus de la Necrosis Hipodérmica y Hematopoyética infecciosa (IHHNV), Bacteria de la Necrosis Hepatopancreática (NHPB),Virus Mionecrosis Infecciosa (IMNV), Nodavirus del Penaeus Vannamei (PVNV),Virus Mancha Blanca (WSSV), correcto manejo de la muestras, uso de equipos en el área de virología, realización de tareas de desinfección y esterilización de materiales que se utilizan, manejo de documentación en solicitudes de análisis de muestras y resultados emitidos para mantener la trazabilidad de las mismas. Tres meses posteriores de la pasantía enfocado a un trabajo experimental que se realizó con 4 aves utilizando biología molecular en el estudio de ácidos nucleicos para implementación de una nueva técnica de diagnóstico en el área de Virología para la enfermedad aviar de Newcastle mediante PCR tiempo real ; en la cual lleve un seguimiento desde la elaboración del cronograma de actividades, vacuna de las aves, recolección de muestras por tres semanas, elaboración de bitácora del experimento, presupuesto de equipos y materiales, hasta su extracción y amplificación de ácidos nucleicos en un termociclador. (bajo supervisión del jefe de área) a través de la cadena polimerasa con el objetivo de hacer un aporte en extender el conocimiento de manejo de esta técnica en la Facultad de Ciencia Animal tan actual y para el laboratorio se sustenta la relevancia del experimento, en una necesidad tangible para ser competitivos con el mercado internacional y garantizar la inocuidad de los productos destinados a consumo humano un servicio con mayor rapidez debido a la relevancia de la enfermedad en un país con una economía insipiente donde Nicaragua es libre con vacunación de dicha enfermedad y por el cual necesitamos mantener dicho estatus a nivel internacional mediante pruebas más sensibles que vayan acorde con los requisitos estipulados por la OIE.. La pasantía me permitió la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos en la Universidad Nacional Agraria, intercambiando información científica e investi gación sobre temas innovadores como el de biología molecular en el estudio de ácidos nucleicos. Realizando un conjunto de actividades de carácter teórico –práctico, en este caso en un ente estatal Laboratorio Central de Diagnostico Veterinario y Microbio logía de Alimentos (LCDVMA) IPSA, a fin de aplicar y complementar los conocimientos en el campo especifico de trabajo, colaborar en la solución de problemas y adquirir experiencias laboral.

Infecciones de transmisión sexual en hombres internos en prisión: riesgo de desarrollo de nuevas infecciones

Objetivo: Medir la incidencia y determinar los factores de riesgo de las infecciones de transmisión sexual (ITS) en la población del Centro Penitenciario de Daroca (Zaragoza). Método: Estudio de cohortes retrospectivo (2005-2013) para medir la incidencia de ITS y estudio transversal para estudiar los factores de riesgo. Resultados: De los 203 internos, 79 desarrollaron una ITS, 37 tenían ITS previas, el 55,2% conocimientos y el 28,9% comportamientos no favorables a la prevención de ITS. La incidencia fue de 6,5 ITS por cada 1000 internos-año. Las de mayor incidencia fueron la hepatitis B (39,7%), la infección por Ureaplasma urealyticum (19,1%), el herpes simple (16,2%) y la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (8,8%). El riesgo (hazard ratio [HR]) de adquirir una nueva ITS fue significativamente mayor en los internos con antecedentes de ITS previa (HR = 2,61; intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 1,01-6,69), y en el límite de la significación para los comportamientos no preventivos (HR = 2,10; IC95%: 0,98-4,53), pero no en los conocimientos frente a ITS (HR = 1,33; IC95%: 0,58-3,07). Conclusión: Los factores de riesgo más relevantes en prisión son los comportamientos y los antecedentes de ITS. Otros factores son ser reincidente, el consumo de drogas inyectadas o estar en un programa de metadona. Los/las profesionales sanitarios y la educación por pares pueden facilitar la prevención y el control.

MANICURE/PEDICURE TECHNICIANS: BIOSECURITY KNOWLEDGE AND PRACTICES FOR VIRAL HEPATITIS

Objetivo: Investigar o conhecimento e as práticas de biossegurança para hepatites virais de manicures/pedicures. Métodos: Estudo descritivo, transversal, quantitativo, através de questionário, utilizando instrumento de coleta de dados autoaplicado elaborado pelos pesquisadores, contendo dados da população (sexo, idade, tempo de atuação profissional) e conhecimentos básicos sobre transmissão de hepatite e práticas de biossegurança e higiene. Resultados: Entrevistaram-se 96 manicures/pedicures que atuam no Noroeste do Paraná. A maioria das profissionais já ouviu falar da patologia, mas somente 41,7% (n=40) fizeram o exame para detecção do vírus da hepatite; 38,39% (n=77) relataram como via de transmissão o sangue e 31,8% (n=63), a relação sexual. A reutilização de materiais descartáveis foi relatada por 60,4% (n=58); 55,2% (n=53) realizam esterilização de materiais e 27,1% (n=26) não a realizam. Não ficou evidenciada associação significativa entre tempo de profissão e as variáveis utilizadas: ouviu sobre hepatite (p=0,77025), realização de exames (p=0,035476), reutilização de materiais descartáveis (p=0,42691), lavagem de mãos (p=0,32876), uso de luvas descartáveis (p=0,33752) e esterilização de materiais (p=0,84443). Conclusão: As manicures entrevistadas não conhecem as exigências da Vigilância Sanitária no que concerne à prevenção da transmissão de hepatites.

Identificación de subpoblaciones de macrófagos y linfocitos T en pulmones de pacientes fallecidos por influenza A H1N1

La infección por el virus de la influenza es un problema de salud pública por su rápida diseminación y alta morbilidad. Los casos graves de infección por éste virus presentan hipercitocinemia, la cual se ha asociado a una respuesta inmune adquirida desfavorable y un mal pronóstico para el paciente. Se han realizado hasta ahora experimentos en suero de pacientes o en tejido pulmonar en modelos de animales, sin embargo, no se tienen reportes del microambiente en el pulmón de pacientes fallecidos por el virus de la influenza. Objetivo: Determinar las subpoblaciones de macrófagos y linfocitos T y su correlación con el daño tisular en pulmón de pacientes fallecidos por influenza A H1N1 y otras enfermedades respiratorias. Material y Métodos: Se identificó y cuantificó el virus de influenza A H1N1 (pdm)09 e influenza A estacional por qRT-PCR, así como se determinó los niveles de citocinas y marcadores de macrófagos por qRT-PCR (IL-2, IL-4,IL-6, IL- 10, IL-12, IL-17, IL-23, IFN-, TGFβ, TNFα, Arg1, Retnlb e iNOS). Se realizaron tinciones de HyE para la determinación del daño tisular. Por otra parte, se realizaron tinciones de inmunohistoquímica para analizar las poblaciones celulares CD14+, CD206+, CD4+, CD8+, FOXP3+ y citocinas (IL-4, IL-10, IL-17 e IFN-) in situ. Resultados: Se determinó la presencia del virus de la influenza A en 10 muestras, de las cuales 4 fueron H1N1 (pdm)09. Además, se obtuvieron 5 muestras de neumonía por Coccidioides spp., y 6 de neumonías de origen bacteriano. No existe diferencia en el daño causado por el virus de la influenza A H1N1 (pdm)09 e influenza A estacional a nivel histopatológico. Las células CD14+ y CD4+ se encontraron aumentadas para todos los grupos de neumonías sin importar el agente etiológico, excepto CD4 para las neumonías bacterianas. Las células que expresaron Foxp3 solo se encontraron aumentadas en el grupo de coccidioidomicosis y neumonías bacterianas. No se encontró diferencia significativa entre los grupos de estudio para las células CD8+, excepto para las neumonías bacterianas. La expresión génica relativa de IL-6 se encontró aumentada 3000 veces la expresión génica en el grupo de influenza pandémica A H1N1 (pdm)09, mientras en influenza estacional se encontró una disminución de 0.08 veces de su expresión. INOS se encontró con expresión disminuida 0.5 veces para los grupos de influenza pandémica, influenza estacional y coccidioidomicosis. La expresión génica de IL-10 se encontró solamente para el grupo de influenza A H1N1 (pdm)09 (P=0.01). Resistin Like Beta se encontró con expresión disminuida solo para el grupo de influenza A H1N1 (pdm)09. Existe un aumento de células positivas para IL4 en todos los grupos, excepto neumonías bacterianas. No se encontró diferencia significativa de células positivas para IL-10 en los grupos de estudio. Existe un aumento de células positivas para IL-17 en influenza A H1N1p/2009, influenza A y neumonías bacterianas. IFN se encontró aumentado en los grupos de neumonía comparados con el control. Conclusiones: Ambos grupos de neumonías por influenza A se caracterizan por daño tisular y un exacerbado ambiente inflamatorio; solamente CD206 es capaz de diferenciar entre influenza A H1N1(pdm)09 e influenza estacional

Papel del inmunogen isg15 de lubina (Dicentrarchus labrax) en las infecciones por betanodavirus

En peces, al igual que en vertebrados superiores, la respuesta antiviral innata está mediada por el sistema interferón tipo I (IFN I), que actúa mediante la activación de genes denominados isg (interferon-stimulated genes), entre los que se incluye el gen isg15. La proteína codificada por este gen, denominada ISG15, presenta actividad antiviral actuando como citoquina, o mediante un mecanismo denominado ISGilación, que consiste en su unión covalente a proteínas víricas o celulares. Entre las enfermedades de etiología viral que afectan a la lubina (Dicentrarchus labrax), destaca la necrosis nerviosa viral, causada por el virus de la necrosis nerviosa (NNV, género Betanodavirus), que presenta dos segmentos de ARN monocatenario de polaridad positiva: ARN1 (polimerasa viral) y ARN2 (proteína de la cápside). Las diferencias en la secuencia de la región variable T4 del segmento ARN2 permiten su clasificación en 4 genotipos, siendo el genotipo RGNNV el único asociado a episodios de elevada mortalidad en lubina. El presente estudio contribuye a ampliar el conocimiento del papel del sistema IFN I en lubina frente a infecciones por betanodavirus, describiéndose la estructura del gen isg15, analizando su transcripción en respuesta a poli I:C y RGNNV; y evaluando su actividad in vitro. La lubina presenta un gen isg15, compuesto por dos exones y un intrón localizado en la región 5’-UTR. El ORF, de 474 pb, codifica una proteína de 157 aminoácidos constituida por dos dominios tipo ubiquitina y un motivo RLRGG en el extremo carboxilo terminal. La clonación del ORF en el plásmido pcDNA His/Max, y su posterior transfección en la línea celular E-11, ha permitido obtener una línea celular estable (DLISG15-E11), en la que se ha demostrado, mediante inmunofluorescencia indirecta, la localización citoplasmática de esta proteína. El análisis de transcripción muestra una respuesta más temprana e intensa tras la inducción por poli I:C que por RGNNV. Poli I:C estimula la expresión génica desde las 4 hasta las 24 h post-inyección (p.i.) en ambos órganos, y con una cinética similar. Sin embargo, ambos órganos difieren en el nivel de transcripción del gen tras la infección por RGNNV, produciéndose una estimulación temprana, desde las 12 h p.i., y de mayor nivel en el cerebro que en el riñón cefálico, órgano en el que la expresión comienza a las 72 h p.i. La actividad antiviral se ha evaluado mediante el análisis comparativo de la replicación de RGNNV, determinada mediante PCR cuantitativa, en células DLISG15-E11 y células control no transfectadas, no observándose diferencias significativas. Sin embargo, ISG15 podría actuar a otro nivel del ciclo de multiplicación viral, por lo que se están realizando ensayos de rendimiento vírico extracelular mediante titulación, y de ISGilación mediante Western-blot. El hecho de que el cerebro sea el principal órgano diana para la multiplicación de betanodavirus, y el papel antiviral atribuido a la ISG15, junto con los resultados obtenidos, contribuyen a dilucidar la importancia de este gen frente a las infecciones por RGNNV en lubina, incrementándose el conocimiento del papel del sistema del IFN I en la defensa frente a las infecciones vírcas y la relación patógeno-hospedador.

Interplay between NS3 protease and human La protein regulates translation-replication switch of Hepatitis C virus

HCV NS3 protein plays a central role in viral polyprotein processing and RNA replication. We demonstrate that the NS3 protease (NS3(pro)) domain alone can specifically bind to HCV-IRES RNA, predominantly in the SLIV region. The cleavage activity of the NS3 protease domain is reduced upon HCV-RNA binding. More importantly, NS3(pro) binding to the SLIV hinders the interaction of La protein, a cellular IRES-trans acting factor required for HCV IRES-mediated translation, resulting in inhibition of HCV-IRES activity. Although overexpression of both NS3(pro) as well as the full length NS3 protein decreased the level of HCV IRES mediated translation, replication of HCV replicon RNA was enhanced significantly. These observations suggest that the NS3(pro) binding to HCV IRES reduces translation in favor of RNA replication. The competition between the host factor (La) and the viral protein (NS3) for binding to HCV IRES might regulate the molecular switch from translation to replication of HCV.

A cyclic peptide mimic of an RNA recognition motif of human La protein is a potent inhibitor of hepatitis C virus

Due to limited available therapeutic options, developing new lead compounds against hepatitis C virus is an urgent need. Human La protein stimulates hepatitis C virus translation through interaction with the hepatitis C viral RNA. A cyclic peptide mimicking the beta-turn of the human La protein that interacts with the viral RNA was synthesized. It inhibits hepatitis C viral RNA translation significantly better than the corresponding linear peptide at longer post-treatment times. The cyclic peptide also inhibited replication as measured by replicon RNA levels using real time RT-PCR. The cyclic peptide emerges as a promising lead compound against hepatitis C.

Human la protein interaction with GCAC near the initiator AUG enhances hepatitis C virus RNA replication by promoting linkage between 5 ` and 3 ` untranslated regions

Human La protein has been implicated in facilitating the internal initiation of translation as well as replication of hepatitis C virus (HCV) RNA. Previously, we demonstrated that La interacts with the HCV internal ribosome entry site (IRES) around the GCAC motif near the initiator AUG within stem-loop IV by its RNA recognition motif (RRM) (residues 112 to 184) and influences HCV translation. In this study, we have deciphered the role of this interaction in HCV replication in a hepatocellular carcinoma cell culture system. We incorporated mutation of the GCAC motif in an HCV monocistronic subgenomic replicon and a pJFH1 construct which altered the binding of La and checked HCV RNA replication by reverse transcriptase PCR (RT-PCR). The mutation drastically affected HCV replication. Furthermore, to address whether the decrease in replication is a consequence of translation inhibition or not, we incorporated the same mutation into a bicistronic replicon and observed a substantial decrease in HCV RNA levels. Interestingly, La overexpression rescued this inhibition of replication. More importantly, we observed that the mutation reduced the association between La and NS5B. The effect of the GCAC mutation on the translation-to-replication switch, which is regulated by the interplay between NS3 and La, was further investigated. Additionally, our analyses of point mutations in the GCAC motif revealed distinct roles of each nucleotide in HCV replication and translation. Finally, we showed that a specific interaction of the GCAC motif with human La protein is crucial for linking 5' and 3' ends of the HCV genome. Taken together, our results demonstrate the mechanism of regulation of HCV replication by interaction of the cis-acting element GCAC within the HCV IRES with human La protein.

Specific Sequence of a Beta Turn in Human La Protein May Contribute to Species Specificity of Hepatitis C Virus

Human La protein is known to be an essential host factor for translation and replication of hepatitis C virus (HCV) RNA. Previously, we have demonstrated that residues responsible for interaction of human La protein with the HCV internal ribosomal entry site (IRES) around the initiator AUG within stem-loop IV form a beta-turn in the RNA recognition motif (RRM) structure. In this study, sequence alignment and mutagenesis suggest that the HCV RNA-interacting beta-turn is conserved only in humans and chimpanzees, the species primarily known to be infected by HCV. A 7-mer peptide corresponding to the HCV RNA-interacting region of human La inhibits HCV translation, whereas another peptide corresponding to the mouse La sequence was unable to do so. Furthermore, IRES-mediated translation was found to be significantly high in the presence of recombinant human La protein in vitro in rabbit reticulocyte lysate. We observed enhanced replication with HCV subgenomic and full-length replicons upon overexpression of either human La protein or a chimeric mouse La protein harboring a human La beta-turn sequence in mouse cells. Taken together, our results raise the possibility of creating an immunocompetent HCV mouse model using human-specific cell entry factors and a humanized form of La protein.

HuR Displaces Polypyrimidine Tract Binding Protein To Facilitate La Binding to the 3 ` Untranslated Region and Enhances Hepatitis C Virus Replication

HuR is a ubiquitous, RNA binding protein that influences the stability and translation of several cellular mRNAs. Here, we report a novel role for HuR, as a regulator of proteins assembling at the 3' untranslated region (UTR) of viral RNA in the context of hepatitis C virus (HCV) infection. HuR relocalizes from the nucleus to the cytoplasm upon HCV infection, interacts with the viral polymerase (NS5B), and gets redistributed into compartments of viral RNA synthesis. Depletion in HuR levels leads to a significant reduction in viral RNA synthesis. We further demonstrate that the interaction of HuR with the 3' UTR of the viral RNA affects the interaction of two host proteins, La and polypyrimidine tract binding protein (PTB), at this site. HuR interacts with La and facilitates La binding to the 3' UTR, enhancing La-mediated circularization of the HCV genome and thus viral replication. In addition, it competes with PTB for association with the 3' UTR, which might stimulate viral replication. Results suggest that HuR influences the formation of a cellular/viral ribonucleoprotein complex, which is important for efficient initiation of viral RNA replication. Our study unravels a novel strategy of regulation of HCV replication through an interplay of host and viral proteins, orchestrated by HuR. IMPORTANCE Hepatitis C virus (HCV) is highly dependent on various host factors for efficient replication of the viral RNA. Here, we have shown how a host factor (HuR) migrates from the nucleus to the cytoplasm and gets recruited in the protein complex assembling at the 3' untranslated region (UTR) of HCV RNA. At the 3' UTR, it facilitates circularization of the viral genome through interaction with another host factor, La, which is critical for replication. Also, it competes with the host protein PTB, which is a negative regulator of viral replication. Results demonstrate a unique strategy of regulation of HCV replication by a host protein through alteration of its subcellular localization and interacting partners. The study has advanced our knowledge of the molecular mechanism of HCV replication and unraveled the complex interplay between the host factors and viral RNA that could be targeted for therapeutic interventions.