Enhancement of the influenza A hemagglutinin (HA)-mediated cell-cell fusion and virus entry by the viral neuraminidase (NA).

International audienceBACKGROUND: The major role of the neuraminidase (NA) protein of influenza A virus is related to its sialidase activity, which disrupts the interaction between the envelope hemagglutinin (HA) protein and the sialic acid receptors expressed at the surface of infected cells. This enzymatic activity is known to promote the release and spread of progeny viral particles following their production by infected cells, but a potential role of NA in earlier steps of the viral life cycle has never been clearly demonstrated. In this study we have examined the impact of NA expression on influenza HA-mediated viral membrane fusion and virion infectivity. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: The role of NA in the early stages of influenza virus replication was examined using a cell-cell fusion assay that mimics HA-mediated membrane fusion, and a virion infectivity assay using HIV-based pseudoparticles expressing influenza HA and/or NA proteins. In the cell-cell fusion assay, which bypasses the endocytocytosis step that is characteristic of influenza virus entry, we found that in proper HA maturation conditions, NA clearly enhanced fusion in a dose-dependent manner. Similarly, expression of NA at the surface of pseudoparticles significantly enhanced virion infectivity. Further experiments using exogenous soluble NA revealed that the most likely mechanism for enhancement of fusion and infectivity by NA was related to desialylation of virion-expressed HA. CONCLUSION/SIGNIFICANCE: The NA protein of influenza A virus is not only required for virion release and spread but also plays a critical role in virion infectivity and HA-mediated membrane fusion

Twin gradients in APOBEC3 edited HIV-1 DNA reflect the dynamics of lentiviral replication

The human immunodeficiency virus (HIV) Vif protein blocks incorporation of two host cell cytidine deaminases, APOBEC3F and 3G, into the budding virion. Not surprisingly, on a vif background nascent minus strand DNA can be extensively edited leaving multiple uracil residues. Editing occurs preferentially in the context of TC (GA on the plus strand) and CC (GG) depending on the enzyme. To explore the distribution of APOBEC3F and –3G editing across the genome, a product/substrate ratio (AA + AG)/(GA + GG) was computed for a series of 30 edited genomes present in the data bases. Two highly polarized gradients were noted each with maxima just 5′ to the central polypurine tract (cPPT) and LTR proximal polypurine tract (3′PPT). The gradients are in remarkable agreement with the time the minus strand DNA remains single stranded. In vitro analyses of APOBEC3G deamination of nascent cDNA spanning the two PPTs showed no pronounced dependence on the PPT RNA:DNA heteroduplex ruling out the competing hypothesis of a PPT orientation effect. The degree of hypermutation varied smoothly among genomes indicating that the number of APOBEC3 molecules packaged varied considerably

Une approche par modèles réduits pour la résolution de problèmes paramétrés multiphysiques fortement couplés

During design, optimization or predictive maintenance stages, engineers need to test various configurations of loading, geometry or material properties in order to build metamodels, perform sensitivity analyses or adjust uncertain parameters. Repeated calls to numerical models are then required to solve numerous related physical problems. However, such an approach can lead to prohibitive computational costs, especially in a multiphysics framework, which is a major focus of today's studies in cutting-edge industries. Indeed, each simulation involves millions of degrees of freedom, and must encompass several physics and their mutual interactions. In this context, this thesis proposes a computational strategy for efficiently solving many similar multiphysics problems. The developed approach is based on the combination of the LATIN-PGD solver and an initialization procedure that takes advantage of previously performed calculations to tackle a new set of parameters. More specifically, a reduced-order basis is built independently for each physics; each basis is then reused and enriched throughout the calculations when deemed necessary. The performances of the method are illustrated on a test case of representative size involving a strong thermo-mechanical coupling. A complete parametric study, involving around a hundred resolutions, is accelerated by a factor of 5 compared with a naive application of the LATIN-PGD method, and by a factor of 45 in comparison with a conventional monolithic approach.Dans les phases de conception, d'optimisation ou de maintenance prédictive, les ingénieurs sont amenés à tester diverses configurations de chargement, de géométrie ou de propriétés matériaux pour construire des métamodèles, effectuer des analyses de sensibilité ou ajuster des paramètres incertains. Pour ce faire, des appels répétés à des modèles numériques sont requis afin de résoudre un grand nombre de problèmes physiques semblables. Cependant, une telle démarche peut entraîner un coût de calcul prohibitif, surtout dans un cadre multiphysique --- au cœur des études réalisées aujourd'hui dans les industries de pointe. En effet, chaque simulation comporte alors des millions de degrés de liberté, et doit intégrer plusieurs physiques ainsi que leurs interactions mutuelles. Dans ce contexte, cette thèse propose une stratégie de calcul performante pour résoudre de nombreux problèmes multiphysiques similaires. La stratégie développée repose sur l'association de la méthode LATIN-PGD et d'un processus d'initialisation qui tire partie des calculs précédemment réalisés pour aborder un nouveau jeu de paramètres. En particulier, une base réduite est construite indépendamment pour chaque physique ; chacune de ces bases est réutilisée et enrichie au fil des calculs lorsque cela s'avère nécessaire. Les performances de la méthode sont illustrées sur un cas test thermo-mécanique fortement couplé de taille représentative. Une étude paramétrique complète, comportant une centaine de résolutions, est accélérée d'un facteur 5 par rapport à une application naïve de la méthode LATIN-PGD, et d'un facteur 45 comparé à une approche monolithique classique

Une approche par modèles réduits pour la résolution de problèmes paramétrés multiphysiques fortement couplés

During design, optimization or predictive maintenance stages, engineers need to test various configurations of loading, geometry or material properties in order to build metamodels, perform sensitivity analyses or adjust uncertain parameters. Repeated calls to numerical models are then required to solve numerous related physical problems. However, such an approach can lead to prohibitive computational costs, especially in a multiphysics framework, which is a major focus of today's studies in cutting-edge industries. Indeed, each simulation involves millions of degrees of freedom, and must encompass several physics and their mutual interactions. In this context, this thesis proposes a computational strategy for efficiently solving many similar multiphysics problems. The developed approach is based on the combination of the LATIN-PGD solver and an initialization procedure that takes advantage of previously performed calculations to tackle a new set of parameters. More specifically, a reduced-order basis is built independently for each physics; each basis is then reused and enriched throughout the calculations when deemed necessary. The performances of the method are illustrated on a test case of representative size involving a strong thermo-mechanical coupling. A complete parametric study, involving around a hundred resolutions, is accelerated by a factor of 5 compared with a naive application of the LATIN-PGD method, and by a factor of 45 in comparison with a conventional monolithic approach.Dans les phases de conception, d'optimisation ou de maintenance prédictive, les ingénieurs sont amenés à tester diverses configurations de chargement, de géométrie ou de propriétés matériaux pour construire des métamodèles, effectuer des analyses de sensibilité ou ajuster des paramètres incertains. Pour ce faire, des appels répétés à des modèles numériques sont requis afin de résoudre un grand nombre de problèmes physiques semblables. Cependant, une telle démarche peut entraîner un coût de calcul prohibitif, surtout dans un cadre multiphysique --- au cœur des études réalisées aujourd'hui dans les industries de pointe. En effet, chaque simulation comporte alors des millions de degrés de liberté, et doit intégrer plusieurs physiques ainsi que leurs interactions mutuelles. Dans ce contexte, cette thèse propose une stratégie de calcul performante pour résoudre de nombreux problèmes multiphysiques similaires. La stratégie développée repose sur l'association de la méthode LATIN-PGD et d'un processus d'initialisation qui tire partie des calculs précédemment réalisés pour aborder un nouveau jeu de paramètres. En particulier, une base réduite est construite indépendamment pour chaque physique ; chacune de ces bases est réutilisée et enrichie au fil des calculs lorsque cela s'avère nécessaire. Les performances de la méthode sont illustrées sur un cas test thermo-mécanique fortement couplé de taille représentative. Une étude paramétrique complète, comportant une centaine de résolutions, est accélérée d'un facteur 5 par rapport à une application naïve de la méthode LATIN-PGD, et d'un facteur 45 comparé à une approche monolithique classique

A model-order reduction approach for the solution of parametrized strongly-coupled multiphysics problems

Dans les phases de conception, d'optimisation ou de maintenance prédictive, les ingénieurs sont amenés à tester diverses configurations de chargement, de géométrie ou de propriétés matériaux pour construire des métamodèles, effectuer des analyses de sensibilité ou ajuster des paramètres incertains. Pour ce faire, des appels répétés à des modèles numériques sont requis afin de résoudre un grand nombre de problèmes physiques semblables. Cependant, une telle démarche peut entraîner un coût de calcul prohibitif, surtout dans un cadre multiphysique --- au cœur des études réalisées aujourd'hui dans les industries de pointe. En effet, chaque simulation comporte alors des millions de degrés de liberté, et doit intégrer plusieurs physiques ainsi que leurs interactions mutuelles. Dans ce contexte, cette thèse propose une stratégie de calcul performante pour résoudre de nombreux problèmes multiphysiques similaires. La stratégie développée repose sur l'association de la méthode LATIN-PGD et d'un processus d'initialisation qui tire partie des calculs précédemment réalisés pour aborder un nouveau jeu de paramètres. En particulier, une base réduite est construite indépendamment pour chaque physique ; chacune de ces bases est réutilisée et enrichie au fil des calculs lorsque cela s'avère nécessaire. Les performances de la méthode sont illustrées sur un cas test thermo-mécanique fortement couplé de taille représentative. Une étude paramétrique complète, comportant une centaine de résolutions, est accélérée d'un facteur 5 par rapport à une application naïve de la méthode LATIN-PGD, et d'un facteur 45 comparé à une approche monolithique classique.During design, optimization or predictive maintenance stages, engineers need to test various configurations of loading, geometry or material properties in order to build metamodels, perform sensitivity analyses or adjust uncertain parameters. Repeated calls to numerical models are then required to solve numerous related physical problems. However, such an approach can lead to prohibitive computational costs, especially in a multiphysics framework, which is a major focus of today's studies in cutting-edge industries. Indeed, each simulation involves millions of degrees of freedom, and must encompass several physics and their mutual interactions. In this context, this thesis proposes a computational strategy for efficiently solving many similar multiphysics problems. The developed approach is based on the combination of the LATIN-PGD solver and an initialization procedure that takes advantage of previously performed calculations to tackle a new set of parameters. More specifically, a reduced-order basis is built independently for each physics; each basis is then reused and enriched throughout the calculations when deemed necessary. The performances of the method are illustrated on a test case of representative size involving a strong thermo-mechanical coupling. A complete parametric study, involving around a hundred resolutions, is accelerated by a factor of 5 compared with a naive application of the LATIN-PGD method, and by a factor of 45 in comparison with a conventional monolithic approach

Importance de l'environnement cellulaire pour la réplication du virus de l'immunodéficience humaine

PARIS7-Bibliothèque centrale (751132105) / SudocSudocFranceF

A modular model-order reduction approach for the solution of parametrized strongly-coupled thermo-mechanical problems

International audienceThis paper deals with the simulation of parametrized strongly-coupled multiphysics problems. The proposed method is based on previous works on multiphysics problems using the LATIN algorithm and the Proper Generalized Decomposition (PGD). Unlike conventional partitioning approaches, the LATIN-PGD solver applied to multiphysics problems builds the coupled solution by successively adding global corrections to each physics within an iterative procedure. The reduced-order bases for the different physics are built independently through a greedy algorithm, ensuring accuracy up to the desired level. This flexibility is used herein to efficiently handle parametrized problems, as it allows to enrich the bases independently along the variations of the parameters. The proposed approach is exemplified on several three-dimensional numerical examples in the case of thermo-mechanical coupling. We use a standard monolithic scheme to validate its accuracy. Our results highlight the adaptability of the proposed strategy to the coupling strength. Concerning the parametrized aspects, the method’s capability is illustrated through parametric studies with uncertain material parameters, resulting in significant performance gains over the monolithic scheme. Our observations suggest that the proposed computational strategy is effective and versatile when dealing with strongly-coupled multiphysics problems

Rejets en rivières de virus entériques pathogènes de l'homme par la station d'épuration de Clermont-Communauté

Rejets en rivières de virus entériques pathogènes de l'homme par la station d'épuration de Clermont-Communauté. 17. journées francophones de Virologi