Чсв мем: Комикс мем: «Что такое ЧСВ?» — Комиксы
Чсв что такое в доте
Обновлено: 25.09.2022
Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.
когда челик большого мнения о себе
это когда он идет мид на фп, мутит всех (а в конце ему сносят трон,и он всё равно думает что дело не в нём)
Обвести мышкой слово, тыкнуть пкм, и нажать гуглить, сложно?
Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества
Школьники.
На форуме им выдают специальный зеленый ник.
Обвести мышкой слово, тыкнуть пкм, и нажать гуглить, сложно?
Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества
Теперь понятно почему лила называют чсв
Тебе по никнеймам?
Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.
У лила спроси, он в этом мастер.
Тут ограничение в 20 000 символов(
Волны c диапазоном частот от 300 Mhz до 300 Ghz
Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.
ЧСВ = Чувство Собственной Важности, обычно оно завышено, вот и говорят что челик с высоким ЧСВ, или просто ЧСВ.
Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.
ЧСВ — чувство собственной важности.
Ты простой 2К работяга играешь ночью в пабе, тебе попадается стак из 2х челиков на ШД и Рубике, которые забирают лёгкую линию.
Эту линию они сливают со счётом 10 — 0 к 7-10 минуте. Но поскольку они отыграли идеально и эта игра очень была важна для их будущего в киберспорте они начинают выражать своё недовольство предрекая скорую смерть тебе и твоей любимой собачке при этом часто изображают в микрофон звук от турбины взлетающего самолёта или спорткара формулы 1 на полном ходу.
Нездоровая самооценка.
Например, Джофри с ип — нифига не сделал, но мнит о себе, будто страну спас.
Часто путается с адекватной самооценкой достигших чего-то людей. Например, Тони Старк, создавший роботов и избавивший планету от злодеев.
мне кажется все дотеры немного чсв например когда делают фб или заливают соляры и выигрывают мид .
мне кажется все дотеры немного чсв например когда делают фб или заливают соляры и выигрывают мид .
хотя делать фб залить соляры и выиграть мид не про меня(
чсв это интернет-болезнь, когда мелкое ч..о за монитором может себе позволить оскорблять кого-либо и делать что хочется невзирая на мнение окружающих. В реале то оно обос. ся так делать, а в инете никто не ударит, вот они и ведут себя так.
Как это кто.
Это модераторы этого форума.
Нездоровая самооценка. Например, Джофри с ип — нифига не сделал, но мнит о себе, будто страну спас.
Часто путается с адекватной самооценкой достигших чего-то людей. Например, Тони Старк, создавший роботов и избавивший планету от злодеев.
Так джофри из королевской семьи + следуйщий король + ему мало лет. Тут как бы в порядке вещей.
Он по определению лучше всех, там только больше власти у его маман и старикана.
Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.
Это я. Ну тот кто считает себя богом, а остальных — холопами, и что все ему что-то должны. Ну типо Керри на 2-3к.
Просто же
Человек который не замечает своих ошибок
Но флеймит команду даже из-за незначительных
ЧСВ — чувство собственной важности, понятие происходит из творчества Карлоса Кастанеды, «Путешествие в Икстлан», там индеец рассказывает западному человеку насчет истинного устройства мира.
первоисточник этого мема, а выше отписались глупые ленивые дети, которые используют слова не зная их значения и происхождения.
так что радуйся ТС, тебе повезло.
Что такое ЧСВ в играх: в Доте 2, КС ГО, Сампе и Варфейс! Расшифровка и значение слова
Что такое ЧСВ в Доте 2 и Варфейс
А напоследок мы припасли самое интересное!
Если вы обожаете соревновательную игру Доту 2 и любите Варфейс, то уже не раз обращали внимание, что в чате то и дело мелькает аббревиатура ЧСВ. Давайте разберемся, какую окраску носит это слово в играх.
Итак, при общении с другими игроками ЧСВ приобретает огромные масштабы. Дело в том, что каждый участник достигает определенных навыков и уровней мастерства.
Среди игроков есть лучшие, а есть те, кто справляются чуть похуже. Иногда между ними возникают конфликты.
Если вы заметили, что кто-то из игроков хвалится мастерством невероятного уровня, то перед вами, скорее всего, чсвшник. Кстати, если вы попытаетесь указать ему на это, то столкнетесь с агрессией на ваши слова.
Чаще всего игроки в Доте 2 с непомерным ЧСВ очень зависимы от мнения окружающих, поэтому негативные комментарии могут сильно их ранить.
Кстати, в других играх, например, в КС ГО и Сампе значение аббревиатуры ЧСВ точно такое же, как в Доте 2 и Варфейсе!
Завышенное ЧСВ
Людей с завышенным ЧСВ очень просто определить! Достаточно посмотреть на их манеру общения, поведение с друзьями и близкими и хотя бы разочек увидеть человека в некомфортной для него обстановке. Все сразу становится ясно.
Вот только это совсем не круто.
Хотите узнать еще немного о ЧСВ? Посмотрите короткое, но содержательное видео:
Что значит завышенный ЧСВ в молодежной среде. Расшифровка и перевод
Среди тысяч актуальных мемов в интернете вы наверняка сотни раз встречали шуточки по поводу завышенного ЧСВ. Это сленговое выражение чаще всего используется именно в молодежной среде.
Сегодня вы узнаете, что значит ЧСВ у человека! Мы поговорим о расшифровке слова и о других интересных подробностях, связанных с этим мемом.
Как расшифровывается
Подросток, у которого зашкаливает ЧСВ, требует к себе особого отношения.
Он совершенно искренне считает себя лучше других ребят, наделен самоуверенностью и на все имеет собственное мнение.
Нам кажется, что людей, которые то и дело тешат чувство собственной важности, можно назвать эгоистами!
Что такое ЧСВ
Термин применяют к людям с необоснованно высокой самооценкой. Они слишком преувеличивают свою значимость и не могут трезво оценивать ситуацию, поэтому сталкиваются с определенными жизненными проблемами.
Кто такой чсвшник
Если вам долгое время не давал покоя вопрос, что значит слово чсвшник, то вы уже наверняка догадались, правда?
Что такое ЧСВ(Чувство своей важности)?
Они не пикают кор роли, ток когда не успевают.
Или же их количеству на тиму превышает двух и тогда ты имеешь мидера, хардкерри, хардлайнера с потенциалом лейта и лесника. И ничего не остается, как саппортить этим ЧСВ ущербам, ибо ты не хочешь минус 25 получить.
Иногда получается, что какие-то ЧСВ имеют реальный скил, но за счет своего ЧСВ не умеют играть в команде.
А дота — командная игра.
Подростковый ЧСВ
ЧСВ чаще всего используется в молодежном сленге и это не просто так. Переходный возраст напрямую связан с появлением чрезмерного (и даже болезненного) чувства собственной важности.
Просто молодежь нуждается в одобрении окружающих, им необходимо любой ценой заслужить уважение сверстников. Ведь так хочется быть популярным и востребованным. ЧСВ ребят набирает обороты, но, к сожалению, результаты сильно их разочаровывают.
Подросток с завышенным чувством собственной важности выглядит тщеславным и эгоцентричным. А это, как правило, отталкивает от него окружающих.
Даже друзьям и родителям ребенка становится тяжело терпеть такое положение вещей, поэтому назревают конфликты и ссоры. Отношения дают трещину, а подросток начинает страдать.
Как переводится ЧСВ
Это просто сленг, который произошел от сокращения слов Чувство Собственной Важности и никак не переводится. Иными словами, это просто аббревиатура, которая на английском абсолютно ничего не значит.
Читайте также:
- Как победить тифона в titan quest
- Как сделать много людей в майнкрафт
- Как играть dead by daylight без подписки
- Как в майнкрафте сделать портал в мир динозавров
- Lost ark знак воина как улучшить
«Что такое ЧСВ? » — Яндекс Кью
ПопулярноеСообщества
Стать экспертом Кью
Аббревиатуры
Анонимный вопрос
·
413,7 K
На Кью задали 5 похожих вопросовОтветитьУточнитьMilky Vika
65
Меня зовут Вика. Мой знак зодиака Водолей♒ Люблю рисовать и обычно отвечаю на — сленги… · 14 сент 2020
Самолюбивый человек, это слово часто используется так «ЧСВ класса».
Это когда человек любит сам себя а на других всё равно. Думает что самая или самый красивый.
18,6 K
Комментировать ответ…Комментировать…
Наталья Евгеньевна
Провожу здесь своё свободное время, постараюсь ответить на ваши вопросы 🙂 · 15 июл
ЧСВ — это аббревиатура. Расшифровывается как чувство собственной важности. Обычно данную аббревиатуру можно услышать в адрес человека, который имеет неоправданно высокую самооценку.
Комментировать ответ…Комментировать…
Первый
Линда Персидских
1
29 июн 2020
ЧСВ это чувство собственной важности по другому (величия) это человек который зазнался и хочет к своей персоне особый подход хотя на самом деле он пустое место
Первый
Eкатерина Окунева
9
4 апр 2020
поведение высокой оценки самозначения.
без привитых в воспитании морально-этических норм поведения.Попросту -хамство по отношению к окружающим тебя людям в кругу производства или социума
14,4 K
Комментировать ответ…Комментировать…
Первый
28
30 мар 2020
У нас в школе тоже есть ЧСВ
ЧСВ-это чувство собственной важности,по другому это человек которые такой типо крутой и модный,богаты,которые зазнался и требует чтоб все относились к ниму как к особой персоне
18,6 K
Комментировать ответ…Комментировать…
Первый
GWTymon 9.
32
19 апр 2019
1. ЧСВ — Чувство Собственной Важности (другой вариант — Величия). У Карлоса Кастанеды это осознание превосходства и собственной значимости.
52,1 K
Дима М.
19 апреля 2020
Ч С В Это ЧЛЕН СОСЁТ ВОЗДУХ
Комментировать ответ…Комментировать…
TatyanaSun
6,1 K
Педагог, музыкант, начинающий путешественник и немножко психолог · 30 окт 2018
ЧСВ — Чувство Собственной Важности (другой вариант — Величия). У Карлоса Кастанеды это осознание превосходства и собственной значимости. В молодёжном сленге выражение «ЧСВ зашкаливает» означает, что кто-то слишком зазнался, необоснованно считает себя лучше других и требует от окружающих особого отношения к своей персоне.
310,9 K
kriiistiina0
27 ноября 2019
Чувство собственной важности (ЧСВ)
Комментировать ответ…Комментировать…
D&Misar
Радиоинженер(Радиосвязь, электро-радионавигация)
В свободное время ремонтирую различную эл.
.. · 30 окт 2018
ЧСВ — Рускоязычный вариант абревиатуры используемой в своих трудах писателем мыслителем, Карлосом Кастанедой и означающей — чувство собственной важности.
73,9 K
Комментировать ответ…Комментировать…
Вы знаете ответ на этот вопрос?
Поделитесь своим опытом и знаниями
Войти и ответить на вопрос
11 ответов скрыто(Почему?)
Ответы на похожие вопросы
Что означает ЧСВ? — 1 ответ, заданВиктор Азунов
1,2 K
Интернет, мемы, медиа, культура, антропология, страдания · 1 мая 2018
ЧСВ — Чувство Собственной Важности (Величия). Аббревиатура традиционно используется в интернет-дискуссиях и обозначает чью-то непомерно завышенную самооценку. Многими трактуется как своеобразная «болезнь».
Традиционными симптомами считается раздутое самомнение, мысли о том, что все — говно, а я один молодец, все мне завидуют, сомнительное превосходство над остальными, и вообще ЧСВ сопровождается тщеславием и пафосом. Не стоит причислять всех известных и просто в чем-то успешных людей к тем, у кого завышенное ЧСВ. Такое, конечно, встречается, но далеко не всегда совпадает в одном и том же человеке.
Сам термин, кстати, произошел из книг Карлоса Кастанеды. Там автор описывал ЧСВ как характеристику не совсем негативную, он считал, что ЧСВ есть у каждого человека. Тем не менее Кастанеда все равно признавал её деструктивной и считал, что каждый человек должен от неё избавиться, дабы «стать истинным воином». Довольно сложно объяснить в двух словах, что именно в это понятие вкладывал Кастанеда — он все-таки посвятил ему целую книгу, поэтому если захотите, то можете почитать «Путешествие в Икстлан».
«И воспринимаешь себя как чертовски важную персону. Это нужно изменить! Ведь ты настолько важен, что считаешь себя вправе раздражаться по любому поводу.
Настолько важен, что можешь позволить себе развернуться и уйти, когда ситуация складывается не так, как тебе этого хочется. Возможно, ты полагаешь, что тем самым демонстрируешь силу своего характера. Но это же чушь! Ты — слабый, чванливый и самовлюбленный тип!».
Valery Nice
194
Freelancer, Marketer и просто творческая личность · 5 июл 2020
В молодежном сленге ЧСВ используют направо и налево. Стараясь обидеть, вам могут написать неприятный комментарий с этими тремя буквами, вы чувствуете, что вас хотят поддеть, но нет полного понимания что это означает и как именно лучше ответить.
ЧСВ это аббревиатура, и ее расшифровка – чувство собственной важности. Когда человек считает себя лучше окружающих, не слушает никого и не приемлет убеждения других людей, то рискует получить в ответ эти три веселых буквы.
Некоторыми интернет-пользователями ЧСВ расшифровывается, как чувство собственного величия, что тоже применимо и не искажает смысла. В любимой нами латыни Persona grandis означает важная личность. Второй вариант расшифровки, Persona exaltatio, в переводе – величественная личность, имеется и другое толкование – личность с гордыней.
Комментировать ответ…Комментировать…
Что такое ЧСВ? — 1 ответ, заданЛучший
HAnna
Я работник ручного декора))) · 25 сент 2021
Аббревиатура ЧСВ расшифровывается как чувство собственной важности. Иными словами, это субъективное восприятие самого себя по отношению к чему-либо или кому-либо.
Комментировать ответ…Комментировать…
Что такое ЧСВ? — 1 ответ, заданМарика
85
Пишу стихи, иногда рисую.
Не буду против пообщаться и познакомиться. · 22 окт 2020
ЧСВ — это аббревиатура. Она расшифровывается как «Чувство собственной важности». Ну, проще говоря, завышенная самооценка. Обычно говорят: «Поднять своё ЧСВ» — это значит «Повысить самооценку, доказать всем, насколько ты важен». Или же, так называют самоуверенных людей ( в основном девушек).
Комментировать ответ…Комментировать…
Разнообразие проявлений ЧСВ — Психологос
Содержание:
- Работа над собой
- Воспитание детей
- Любовь, муж-жена
- Жизнь, деятельность
- Психика и здоровье
- Общение и влияние
- Личность, общество
- Семья и отношения
- Психология для профи
ХИТЫ НЕДЕЛИ
- Он должен догадаться: игра в телепатию
- Магия: волшебные ритуалы, уничтожающие разум
- Модели воспитания: запреты и предписания
НОВЫЕ СТАТЬИ
- Нарциссизм, нарциссическое расстройство
- Расписание наших мероприятий
- Как умной женщине жить с сильным мужчиной
- Как разговаривать с мужем
- Мужа нужно слушаться
- Как к мужу нужно относиться
- Мода быть соплёй
ПОПУЛЯРНЫЕ СТАТЬИ
- Личностные кризисы
- Развитие ощущений и восприятия в детском возрасте
- Я не сделал уроки! И что?
- Логика
- Личность — ответственный субъект волеизъявления
- А это Паразит — узнаёте?
Возможные проявления ЧСВ:
- «Синдром гуру»: поучения, навязчивое желание учить других и наставлять на «путь истинный».
- Споры: фанатичное доказывание своей точки зрения, отстаивание правоты. Внутренние диалоги с воображаемыми оппонентами, моделирование в голове разных конфликтных ситуаций.
- Оправдания: от желания выглядеть хорошо, из-за боязни обидеть человека, от страха быть неправильно понятым.
- Демонстративное поведение: из желания получить порцию внимания и признания со стороны окружающих. Перетягивание внимания на себя, стремление быть в центре. Попытки сказать что-то «веское», «умное», «смешное». Стремление покрасоваться на публике. Показать свою новую одежду, покупку. Склонность блеснуть остроумием, рассказать о событиях своей жизни (в целях привлечения внимания — «а знаете, я тут недавно…»). Синонимы — «рисовка», «дешевые понты». Более благозвучные названия — самопрезентация, самореклама. «Ну, вот я пришел, самый лучший, самый достойный, любите меня». Бывает и осознанная самореклама, целью которой являются ресурсы (например — расположение, интерес «нужных людей») — это стратегия, а есть «дешевые понты» — это уже проявление ЧСВ.
- Стеснительность: возникает от неуверенности в себе. Часто сочетается с «обратите на меня внимание», в одних конкретных случаях может проявиться один вид ЧСВ, в других прямо противоположный. Хорошо проработать это проявления ЧСВ помогают разные нестандартные поступки (пройти с соской в метро, по улице, пройти с ботинком, привязанным за веревку, и т.д.).
- Раздражение: например, когда собеседник говорит что-то не совпадающее с твоим мнением по некоторому вопросу.
- Мстительность: большая часть всех мстюлек идет на бессознательном уровне. «Вдруг» возникает острое желание «укусить» человека, «уколоть», поставить на место, доказать, что он не прав в чем-то. Очень часто это желание прячется за вполне благородными целями: «восстановить справедливость», «отстоять правоту», «наставить на путь истинный».
- Ложная скромность: неспособность принятия комплиментов. «Да нет, ну что вы…». Желание показать себя еще лучше за счет игры в скромного человека или просто шаблон (в детстве научили так отвечать).
- Заискивание: например, в отношении с начальством. Ощущение себя маленьким, незначительным по сравнению с большим и могущественным человеком. Причина этого проявления — страх. Страх получить наказание, потерять работу и т.д. Страх не получить что-то, например, не получить расположение «важного человека».
- Поиск «недостатков» и «ошибок» других людей: излишнее внимание к недостаткам других. Болезненная реакция на глупости и ошибки окружающих — «Вот идиоты, придурки» и т.д. Гневные проповеди и осуждение. Напрасная трата внимания и времени на чужую глупость.
- Реакция на «плохой/хороший»: раздражение, обида, оправдания. «Плохой» может восприниматься после фраз, имеющих смысл: «Ты не знаешь, ты не умеешь, ты не можешь, ты не понимаешь». «Полный придурок». Точно такие слова и фразы, как правило, не говорят, обычно это замаскированные сообщения, уведомляющие о не компетентности, отсутствии необходимого навыка, знаний, способностей к мышлению. Как правило, смысл таких фраз сводится не столько к желанию кого-то обидеть или оскорбить, сколько к желанию показать свое превосходство над другим.
- Удовольствие, осознание своей значимости, чувство благодарности к тому, кто хвалит. По смыслу фразы прямо противоположны выше приведенным: «Ты умеешь, ты знаешь, ты можешь, ты умный, ты красивый, у тебя такие-то положительные качества». Опять же, все это не обязательно подается прямым текстом, иногда комплименты очень изящные и нетривиальные, осознание которых может потребовать очень много внимания. А на подсознательном уровне такие комплименты работают совершенно четко и эффективно. В первых — это повышение своей значимости, во-вторых — появление чувства благодарности к тому, кто комплимент сообщает, и желание сделать человеку что-то приятное.
- Героизм: специфическое проявление ЧСВ. Осознается, как правило, годы спустя проявленных «титанических усилий», «битвы одиночки» и т.п. Образ героя в своем лице — это ощущение борьбы с внешним миром, с условиями свой жизни, с людьми, с их «тупостью», «заблуждениями» и т.д. Это образ страдальца, мученика в борьбе за светлую идею.
Героизм в виде «титанических усилий» и попыток прорыва в «светлое завтра» — это следствие глупости и неграмотно организованной жизни.
- Сомнения, страхи: тревоги, нетерпения. Озабоченности своей судьбой и социальным статусом, наличием или отсутствием каких-либо вещей, делом («Получится ли? Успею ли?»), внешностью («А хорошо ли я выгляжу?»), отношением к себе людей («Меня никто не любит», «Я никому не нужен», «Как-то он на меня косо посмотрел», «Интересно, я понравился ей, понравилась ему?») и т.д. Часто проявляется в виде ожиданий одобрения, похвалы, согласия с твоим мнением. Ожидания каких-либо грядущих событий, перемен («Вот устроюсь на новую работу и все будет замечательно», «Закончу учиться, и будет совершенно новая жизнь»). Очень характерное проявление ЧСВ: «ожидание оценки» — ждать реакцию на свои поступки, слова. Ожидание и поиск признания со стороны окружающих.
- ‘Сожаление, самобичевание:’Я не успел, я опоздал, я не сделал. Кажется, я сказал, сделал что-то не то, а вдруг я кого-то обидел.
- Самолюбование: Фантазии, грезы и воспоминания о себе любимом на темы: герой, великий боец и победитель, гений, просто гений, вариант — «скоромный» гений и т.д.
- Выяснение «Кто всех круче?»: соревнования в стиле «я лучший», «я самый первый», «мы их сделали», а также сравнения вроде «кому из нас было трудней?», «да это ерунда, вот я …, вот мне тогда …» и т.д.
Статьи по теме:
Чувство собственной важностиЧувство собственной важности (ЧСВ) — верование о себе (и, как следствие, ощущение себя) чем-то очень…
Категории:
- ЧСВ
- Все статьи
Что такое Что такое Чсв? — IronSet
Plan
- 1 Что такое Что такое Чсв?
- 2 Как переводится сокращение Чсв?
- 3 Как узнать Чсв ты или нет?
- 4 Что значит угу в переписке?
- 5 Что такое DM SAMP?
- 6 Что такое Рпк в Малиновке?
- 7 Что такое анти Капт?
Что такое Что такое Чсв?
Что означает ЧСВ на молодежном сленге ЧСВ расшифровывается на русском языке как –»чувство собственной важности».
Чувство собственной важности можно заметить тогда, когда человек считает себя лучше окружающих, никого не слушает и не воспринимает чужого мнения.
Как быть Чсв?
Итак, как развить в себе ЧСВ:
- Чаще беседуйте с самим с собой Как говориться, всегда приятно пообщаться с умным человеком.
- Пожалуйтесь на других
- Возмущайтесь!
- Обижайтесь
- Отстаивайте свою правоту
- Поиграйте в жертву
- Бросайтесь именами
Что такое Чсв в контакте?
Как расшифровывается ЧСВ в ВКонтакте: ЧСВ— это сокращение от выражения «чувство собственного величия» или «чувство собственной важности», если перевести это на нормальный язык — это выражение используют для того чтобы показать человеку что он высокомерен.
Как переводится сокращение Чсв?
Аббревиатура ЧСВ расшифровывается как «чувство собственной важности» и означает примерно то же самое, что и простая русская гордыня. Особенно эту аббревиатуру полюбили на «дваче», «лурке» и прочих ресурсах сомнительной научной ценности.
Как переводится ч с в?
ЧСВ это аббревиатура, и ее расшифровка – чувство собственной важности. Некоторыми интернет-пользователями ЧСВ расшифровывается, как чувство собственного величия, что тоже применимо и не искажает смысла./span>
Кто такие Чсв Википедия?
Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества. …/span>
Как узнать Чсв ты или нет?
В первую очередь, чтобы распознать ЧСВ с человеком надо поговорить. Если он вас не слушает, вечно перебивает и пытается всячески навязать вам свою позицию, то во первых этот человек невоспитан, а во вторых он наш сегодняшний клиент. Для такого человека есть его мнение, и неправильное./span>
Что такое чувство собственной важности?
Чувство собственной важности (ЧСВ) — концепция, использованная Карлосом Кастанедой в своих книгах, описываемое как чувство превосходства над кем-либо или чем-либо, значимости самого себя и своих поступков.
Что такое Чсв у девушек?
ЧСВ — это чувство собственной важности. И называют так далеко не только девушек, а любого человека, который ведет себя излишне высокомерно и по какой-то причине верит, что он лучше других. Чувство собственной важности не может отсутствовать у человека./span>
Что значит угу в переписке?
Выражение согласия с чем-л., подтверждения чего-л.
Что означает Мгг?
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ГОД (МГГ) — МЕЖДУНАРОДНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ГОД (МГГ), июль 1957 декабрь 1958, комплексные исследования глобальных геофизических процессов. Проводился в период максимальной солнечной активности учеными 67 стран.
Что означают команды Me и Do?
Задача каждого игрока сервера Ролевого режима, максимально реалистично отыграть свою роль. Для хорошей отыгровки RP режима на сервере , существуют команды /me, /do. Команда «/me» предназначена для RP действий вашего персонажа, то есть отыгровка от первого лица.
/span>
Что такое DM SAMP?
То есть: DM — сокращение от Death Match, убийство без причины. ДБ — Наезд на игрока, нанесение урона с помощью автомобиля. СК — Убийство на спавне(местопоявлении персонажа).
Что такое СК ДМ?
ДМ- Убийство без причины. ДБ- Убийство с машины (машиной). СК- Спавн килл, т. убийство при появлении./span>
Что такое оос и IC?
IC ( In Character ) — Это чат,который касается игрового процесса,то есть касается всего,что происходит в игре. OOC ( Out Of Character ) — Это NonRP чат,в котором пишут все,что не касается игрового процесса. Для использования этого чата используйте команду /b,вся ваша фраза автоматически возмется в скобки./span>
Что такое Рпк в Малиновке?
RepK /RPK /РПК (RepeatKill) — Намеренное, повторное убийство одного и того же игрока./span>
Что такое ВХ в РП?
WilliHopping (WH) — Это NonRP прыжки с велосипеда, мопеда, мотоцикла. К примеру прыгать с высокого здания.
Что такое нон РП?
Non Role Play (NonRp, НонРп) — действие, которое персонаж не смог бы совершить в реальной жизни.
Что такое анти Капт?
✔ Запрещено каптить союзную банду (анти-капт), с целью чтобы вражеская банда не закаптила. За нарушение данного правила выговор лидеру./span>
Словарь молодёжного сленга — Анна Бурцева на vc.ru
Самые часто используемые слова с объяснением и примерами.
184 233 просмотров
Абьюзер
-(от англ. Abuse – оскорбление) человек, который пользуется другими в отношениях, унижая и принуждая их делать что-то вопреки их желаниям. ◊Из-за невзаимной любви он стал абьюзером в отношениях. ◊
Агриться
-(от англ. Argue — ругаться) испытывать чувство злобы к определенной ситуации. ◊ Мама агрилась на сына за то, что он не выполнил её просьбу.◊
Анбоксинг
-(от англ. Unboxing — распаковка) процесс, записываемый на видео, в котором люди распаковывают посылки (как правило используется блогерами).
◊ Сегодня будет анбоксинг посылки из Китая. ◊
Ауф
— слово, выражающее истинное восхищение произошедшим. ◊ Мне ауф как понравилась песня◊
Баг
— (от англ. Bug — ошибка) неожиданный результат/ошибка. ◊У моего старого компьютера очень много багов.◊
Базар
-(в прямом значении — торговля пищевыми продуктами и товарами широкого потребления, привозимыми в город или иной населённый пункт преимущественно) определенная договоренность. ◊ — После уроков пойдем гулят? — Базар.◊
Байтить
— (от англ. Bait — наживка) полностью скопированный стиль, поступок или фраза. ◊ Маша сбайтила у Алёны эту фразу. ◊
Банить
— (от англ. Ban — запрещать) заблокировать человека в социальных сетях. ◊ Из-за его эгоистичного поступка, я его забанила. ◊
Бинжвотчинг
— (от англ. Binge watching – «смотреть в запой») смотреть без остановки сериал или серию фильмов. ◊ Я просидела за компьютером 10 часов без перерыва за бинжвотчингом первого сезона сериала.◊
Биполярочка
— современное название тяжелого заболевания нервной системы – биполярное расстройство, используемое в шутливой форме.
◊У неё так часто меняется настроение, что кажется, будто у неё биполярочка.◊
Бодишейминг
— (от англ. Body shaming – травля за тело) травля человека за его телосложение. ◊ Многие девушки в подростковом возрасте боятся бодишейминга со стороны ровесников. ◊
Бомбить
-(в прямом значении — производить атаку с воздуха, сбрасывая бомбы) сильно злиться от происходящего, громко крича и жестикулируя. ◊ Из-за замены физкультуры Паша стал бомбить. ◊
Буллинг
-(от англ. Bulling — травля) травля и осуждение человека по любому поводу. ◊ Артёма всегда буллили за яркую родинку на правой щеке.◊
Бумер
-(от англ. Boomer — человек, создающий шумиху вокруг чего-либо) так называют людей от 40 лет, не желающих воспринимать современные реалии. ◊ Родители Кати — бумеры, потому что они не отпустили её на прогулку с другом.◊
Вайб
-(от англ. Vibe — атмосфера) атмосфера, возникающая при каких-либо обстоятельствах. ◊При прослушивании этой песни, я ловлю определенный вайб.
◊
Варик
— вариант развития событий. ◊ Сбежать с уроков — не лучший варик.◊
Гамать
-(от англ. Game — игра) синоним слова играть у молодежи. ◊Петя не гуляет просто потому, что слишком много гамает в компьютерные игры.◊
Гон
— 1. неправда. ◊Не верь ему! Это гон! ◊ 2. Бессмысленный разговор. ◊Остановите этот гон.◊
Дноклы
— сокращение от слова «одноклассники». ◊ Мы с дноклами после школы пойдем в магазин.◊
Донатить
-(от англ. Donate — жертвовать) жертвовать (чаще используется в онлайн играх, означая перевод бонусов на счет игрока для покупки им каких-то благ). ◊Я задонатил ему 100 бонусов, для покупки обновления.◊
Душнила
— скучный и нудный человек в компании, постоянно высказывающий непопулярное мнение, расхожее с остальными членами этой компании. ◊Мы идем гулять без Коли, потому что он душнила и портит всё веселье.◊
Жиза
— ситуация, актуальная для слушателя. ◊-Хочу каникулы.-Жиза.◊
Задрот
— человек, который много времени тратит на компьютерные игры.
◊ Петя стал настоящим задротом из-за этой игры.◊
Запилить
— опубликовать определенное фото или видео в интернет. ◊Влад недавно запилил фото в Инстаграмм.◊
Зашквар
— определение неактуальной или немодной ситуации/одежды/фразы/песни. ◊Эти туфли просто зашквар, они были в моде в 60-ых.◊
Зумер
-(производное от boomer, но впереди от поколения «Z») представитель нового поколения, использующий актуальный сленг, новые технологии и одевающийся по моде. ◊Настю можно назвать зумером потому что она говорит только сленговыми выражениями.◊
Ивейтить
-(от англ. Еvade — уклоняться) уклоняться. ◊ Он уже месяц ивейтит от военкомата. ◊
Камон
-(от англ. come on – в сленге значит «да ладно») 1. согласие или побуждение что-то сделать. ◊ -Давай сегодня погуляем? -Камон. ◊ 2. слово, обозначающее недовольство ситуации/фразы. ◊ Камон, ты правда думаешь, что он набил тату, в тайне от родителе? ◊
Краудфандинг
— (термин из экономической сферы (crowdfunding –проект, финансируемый добровольцами)) коллективное сотрудничество людей, объединяющих свои ресурсы, для перевода на помощь нуждающимся.
◊Ты знал, что в Москве есть множество крайдфайдинговых площадок, в одной из которых состоит моя мам?. ◊
Краш
-(от англ. Crush – в сленге означает любимый человек) человек, к которому/к внешности которого питают симпатию. ◊Илья с новой прической просто краш.◊
Кринж
-(от англ. Cringe — чувствовать раздражение, досаду) слово, употребляемое при чувстве отвращения от увиденного/услышанного. ◊На улице кринж, так как выпал снег, а температура выше 0.◊
Криповый
-(от англ. Creepy — причудливый) вызывающий чувство страха; пугающий. ◊Не люблю гулять в темное время дня, так как все улицы выглядят крипово.◊
Ламповый
— уютный/приятный. ◊Этот интерьер в твоей новой комнате очень ламповый.◊
Ливнуть
-(от англ. Leave – покинуть, уйти) покинуть помещение/беседу в социальных сетях/ игру. ◊ Из-за того, что никто не ответил на его вопрос, он ливнул из беседы класса.◊
Лмао
— термин, используемый вместо смайликов в соц. сетях, выражающий смех собеседника.
◊ Этот прикол просто лмао.◊
Лове
— деньги. ◊У меня нет лове, поэтому я не пойду в кино сегодня.◊
Локдаун
-(от англ. Lockdown — карантин) строгий запрет на что-либо. ◊ Из-за страха заболеть короновирусом у него появился локдаун на поездки в метро.◊
Лол
-(lol — от англ. laughing out loud — громко, вслух смеясь) слово, используемое в сетевом общении для выражения смеха. ◊ Я посмотрела новое интернет шоу, это просто лол.◊
ЛП
— аббревиатура термина «лучшая подруга». ◊Катя поссорилась со своей лп, потому что была не в настроении.◊
ЛС
— аббревиатура термина «личные сообщения» в мессенджерах. ◊Давай потом обсудим новогодние подарки коллективу. Напомни мне позже в лс, я предложу свои идеи.◊
Мем
— смешная картинка на просторах интернета. ◊Видел новый мем про Илона Маска? Мне очень понравился.◊
Мерч
— лимитированная коллекция одежды с символикой медийной личности. ◊После музыкального концерта я хотела купить его мерч, но всё распродали.
◊
Муд
-(от англ. Mood — настроение) настроение/состояние. ◊Мой муд на сегодня — лежать в кровати и пить кофе весь день.◊
Мьют
-(от англ. Mute – беззвучный режим) беззвучный режим на электронном устройстве. ◊ Я не слышала, что говорили в новостях, потому что телевизор был на мьюте.◊
Менспрейдинг
-(от англ. Manspreading — привычка широко раскидывать ноги (особенно в публичных местах))термин, означающий мужскую привычку ездить в общественном транспорте с широко раздвинутыми ногами. ◊Не люблю ездить на автобусе из-за большого количества мэнспрейдинга.◊
Нуб
-(от англ. Noob — новичок) новичок в каком-либо деле/неопытный игрок. ◊Они уже проводят соревнования по компьютерным играм, но я не буду участвовать, я ещё нуб.◊
Олды
-(от англ. Old — старый) «ветераны» неформального движения/субкультуры, независимо от возраста. ◊Младшая сестра сказала, что не знает нашумевшую фотку, где Леонардо Ди Каприо тянется к камере с бокалом шампанского, я почувствовала себя олдом.
◊
Орать
— (в прямом смысле кричать со всей силой) синоним слова смеяться, но в усиленной форме. ◊Учитель нам рассказал анекдот, всем классом орали.◊
Падра
— сокращение слова «подруга». ◊Мы с падрой договорились пойти гулять сегодня вечером.◊
Пайплайн
-(термин из IT сферы (от англ. Pipeline — нефтепровод)) последовательные этапы процесса разработки модели, связанные друг с другом (компьютерный сленг). ◊Пайплайн этого компьютерного персонажа был достаточно обширен из-за проработки деталей.◊
Паль
— дешёвая подделка какой-либо вещи. ◊Олег купил куртку Balenciaga, но оказалось, что это паль.◊
Панч
-(от англ. Punch – удар кулаком) фраза, которая должна привлечь внимание зрителей и задеть оппонента. ◊ Насколько бы панч не был грубым, обижаться нельзя по правилам спора.◊
Пруфы
-(от англ. Proof — доказательство) доказательства. ◊Я не поверю тебе, пока ты не покажешь пруфы.◊
Пушка
-(в прямом смысле — орудие) так говорят о какой-то крутой вещи/случае.
◊Его реакция на наш розыгрыш — просто пушка.◊
Рак
-(в прямом смысле — животное) так называют неумелого человека, неспособного играть в компьютерные игры, как будто у него клешни вместо рук, что доставляет другим неприятности. ◊Женя ничего не умеет, сколько его не учи, все равно рак.◊
Рандом
-(от англ. Random — наугад) непредсказуемая вероятность происшествия какого-то действия, совершаемого в конкретный момент. ◊Я не знала ответ и рандомно сказал «81» ,а оказалось, что я угадал.◊
Рил ток
-(от англ. real talk – действительный разговор)достоверная информация. ◊За «2» по контрольной мама на неделю заберет телефон, рил ток.◊
Рили
-(от англ. Really – на самом деле) сокращение слова «реально». ◊Он рили прыгала бассейн с 5 метров.◊
Рипнуться
-(rip -от англ. rest in piece – покойся с миром) так говорят о смерти в игровом мире или реальной жизни, используя в переносном, а не прямом смысле. ◊Я рипнулся, когда увидел задания контрольной по физике.
◊
Рофл
-(ROFL – от англ. Rolling On The Floor Laughing – кататься на полу от смеха) шутка/прикол. ◊Я так смеялась с рофла, который рассказал учитель на уроке.◊
Скилл
-(от англ. Skill — умение) навык. ◊Я пытаюсь прокачать свой танцевальный скилл, чтобы соревноваться с потрясающими мастерами своего дела.◊
Слэмиться
— под музыку толкаться в толпе фанатов на музыкальном концерте. ◊Я тоже хотела слэмиться вчера на концерте, но там были лишь здоровые мужики и мне стало страшно.◊
Солд-аут
-(от англ. Sold out — продано) аншлаг. ◊После покупки билета я заметила, что в кассах повесили табличку солд-аут.◊
Соулмейт
-(от англ. Soulmate – родственная душа) человек, с которым много общих интересов и одинаковое мировоззрение; родственная душа. ◊Никогда бы не подумала, что Даня мой соулмейт, мне казалось, мы абсолютно разные, а вышло наоборот.◊
Стримить
-(от англ. Stream – поток, течение) вести прямую трансляцию во время прохождения компьютерной игры.
◊Сегодня вечером я планирую постримить, зайдете посмотрет? ◊
Таргет
-(от англ. Target — цель) цель. ◊У меня таргет — закончить полугодие без троек.◊
Токсик
-(от англ. Toxic — токсичный) человек, способный своими действиями/словами вывести оппонента из равновесия, получая от этого удовольствие. ◊Я не люблю токсиков, потому что стоит им просто появиться, моё настроение сразу исчезает. ◊
Трабл
-(от англ. Trouble — проблема) проблема. ◊У меня трабл с интернетом, я не могу зайти в электронный журнал.◊
Трушно
-(от англ. True — правда) правдиво. ◊Она трушно заболела или просто не хотела идти в школ? ◊
Факап
-(от англ. f*ck up – провалить что-либо)колоссальный провал в чем-либо. ◊Из-за моей неподготовленности, прямо на уроке у меня произошёл факап.◊
Фанфик
-(от англ. Fun fiction — фантастика) произведение, написанное фанатом книги/фильма с целью представить, что бы произошло в той вселенной, про которую идёт речь, если бы в оригинале события сложились иначе.
◊После прочтения «Гарри Поттера» у меня появилось желание написать фанфик.◊
Фейк
-(от англ. Fake — ложь) неправдивая/поддельная информация/профиль в социальных сетях. ◊Он следил за мной в социальных сетях с фейковой страницы.◊
Фейспалм
-(от англ. Face palm — спонтанная реакция на глупое утверждение) онлайн-выражение в виде жеста, с изображением закрытого рукой лица, что является проявлением разочарования, стыда, уныния, раздражения или смущения. Этот жест иногда называют «рукалицо». ◊Его поступок не заслуживает ничего, кроме фейспалма.◊
Фича
-(от англ. Feature — особенность) полезная функция/фишка. ◊Новый айфон обладает множеством новых фичей, которые помогают оптимизировать работу устройства.◊
Флексить
-(от англ. Flex — гибкий) без стеснения на публике вызывающе себя вести от избытка положительных эмоций. ◊Он настолько открытый человек, что от хороших новостей может флексить даже в метро.◊
Флудить
-(от англ. Flood — наводнение) отправлять какие-либо нетематические сообщения в большом количестве.
◊Мы исключили его из беседы, потому что он постоянно флудил чат.◊
Фоловить/фолловить
-(от англ. Follow – подписаться; следовать за кем-то) подписаться на чью-то социальную сеть. ◊Я начала фоловить американскую исполнительницу в Инстаграмм, потому что мне стало интересно, чем она занимается помимо песен.◊
Форсить
-(от англ. Force — сила) продвигать/навязывать какую-то идею. ◊Хватит форсить предложение сходить на выставку, я же говорила, что у меня нет денег.◊
Френдзона
-(от англ. Friend zone – дружеская зона) понятие, означающее дружбу между мужчиной и женщиной, без дальнейших намерений развития отношений. ◊Он у меня во френдзоне, несмотря на то, что он крутой, потому что я не ищу романтические отношения, у меня много работы и нет на другое время.◊
Хайп
-(от англ. Hype — слава) агрессивная реклама/действия на основе актуальных событий, что может повысить активность и количество обсуждений этого человека в интернете, принося ему большую славу.
◊После выпущенной песни на тему выборов, исполнитель хайпанул.◊
Харасить
— причинять вред/мучать. ◊Хорошо, что у нас в классе все дружные и никто никого не харасит.◊
Хейтер
-(от англ. Hater — ненавистник) человек, высказывающий свое негативное мнение/недоброжелатель. ◊Когда она выложила новую фотографию, у неё появилось много хейтеров.◊
Чекать
-(от англ. Check — проверять) проверять/смотреть. ◊Чекай, какие я крутые кроссовки купил.◊
Чилить
-(от англ. Chill — охлаждать) отдыхать/прохлаждаться. ◊После школы мне хочется просто почилить.◊
Читер
-(от англ. Cheat — жульничать) человек, использующий жульнические приемы в компьютерных/ настольных играх/жизни. ◊Я не буду играть с ним, он читер.◊
ЧСВ
— сокращение фразы «чувство собственной важности», как правило используется в значении «надменный». ◊Влад после общения с Лерой стал ЧСВ. ◊
Шеймить
-(от англ. Shame — стыд) стыдить кого-либо за его внешность/поступки/фразы/вкусы.
◊В наше время, к сожалению, многих шеймят за то, какие они есть.◊
Шипперить
— наслаждаться взаимодействием какой-то пары, верить, что когда-нибудь они будут вместе. ◊С тех пор, когда Егор помог Насте встать после падения на лестнице, я стала их шипперить.◊
Шляпа
-(в прямом смысле – головной убор) ерунда/ненужная вещь. ◊Зачем ты купил себе ещё одни очки, это же полная шляпа.◊
Юзать
-(от англ. Use — использовать) использовать что-либо. ◊Не люблю секонд-хенды, потому что кто-то уже юзал эти вещи до меня.◊
Кто такие гули. Игроки в MMORPG Dota 2 и любители аниме Токийский гуль
Представители мемной субкультуры гулей ставят в соцсетях аватарки с главным героем аниме «Токийский гуль» Канеки Кеном, снимают тиктоки про него со своими бабушками и вычисляют позёров, которые за ними повторяют. Автор Medialeaks узнала, как можно распознать гулей в интернете и реальной жизни.
Как Канеки Кен сделал гулей модными
Аниме «Токийский гуль» стало популярно у русскоязычных зрителей практически сразу же после выхода первого сезона в 2014 году.
Оно рассказывает о трупоядных монстрах в японской столице, которые питаются особями своего вида либо же обычными людьми. Человеческую еду они есть не в состоянии — им становится плохо. Зато они могут пить кофе. Одним из трупоедов из-за несчастного случая становится 18-летний студент Кен Канеки. Главный герой с обесцвеченными волосами, чёрными ногтями и какуганом — глазом со светящимся красным зрачком с потемневшей склерой — стал визитной карточкой сериала и самым известным персонажем-гулем в мире.
Мрачный и печальный юноша, который живёт на два мира, страдает от пыток, отказывается от всего человеческого, а потом опять возвращается к нему, запал в души многим зрителям. Канеки Кен попал в мемы и на аватарки сотен пользователей. Но интерпретируют его образ они по-разному. Для одних это звание принципиального и беспощадного игрока в Dota 2, который равняется на Канеки Кена, а для других — состояние души.
Как отличить настоящего гуля от позёра
В рунете есть сразу две разновидности гулей.
Какая из них сформировалась раньше — неясно, но большую известность пока получили те пользователи интернета, которые помимо аниме любят MMORPG Dota 2. Они вывели целый кодекс гулей, которые, несмотря на распространённое мнение в геймерской среде, не ноют о сложностях в жизни. Гули — безэмоциональны и беспощадны.
Гули нормальные. Ты не токсик, свинья и позёр, [пошути] с [командой], если хочешь, хорошо общайся со своими ребятами, уважай тех, кто действительно этого достоин. ЧСВ [чувство собственной важности] — положительное качество, ты сильнее и лучше всех, но ты должен это оправдывать, — написано в «Кодексе гуля», который придумали игроки в Dota 2.
Тех дотеров, которые ставят Канеки Кена на аватар и слушают оппенинги из аниме, в игровой среде принято считать позёрами. «Правильный» гуль скажет товарищам по команде о том, какое место в его сердце занимает аниме про монстров-людоедов из Токио, только при близком общении. К настоящим представителям этой геймерской субкультуры в Сети относятся положительно, а позёров не любят.
Пиши мне, если ты реальный гуль, а не позёр, помурчу в [дискорде], — написала пользовательница твиттера Я преступление.
Несмотря на то что гули называют себя элитными игроками, некоторые геймеры считают их такими же унылыми, как и дед инсайдов, о которых Medialeaks писал ранее.
«Я это сделал! Я стал гулем! Я так счастлив»
Есть и другая разновидность гулей — это те, кто никогда не играл в Dota 2, но принимает близко к сердцу всё, через что прошёл Канеки Кен. Для них главное — не то, что стоит у них на аватарке, а их любимое аниме и главный герой. Они нейтрально относятся к окружающему миру, смотрят в лицо своим страхам и не собираются мириться со своими врагами.
Помимо этого гулем простого русского человека могут сделать сразу несколько вещей. Стоит только перекрасить в серый и отрастить волосы, как у Канеки Кена.
Я это сделал! Я стал гулем! У меня теперь серые волосы! Победа [ура], блин. Я так счастлив, — написал в твиттере ПåническÄя Øтåkу.
Или употреблять из человеческой пищи исключительно кофе. Это один из самых простых способов распознать гуля, как показано в твите Подлуна.
— Я пью кофе, и всё.
— Ты гуль?
Чёрные ногти теперь не признак того, что человек относится к субкультуре готов, любит ранних My Chemical Romance или готов вернуть 2007-й в любой момент. Тёмный лак на ногтях автоматически делает человека гулем.
Мой друг стал гулем, — написала Clownrob_.
Гулем стать может даже чья-то бабушка. Стоит только оставить её одну часа на два за просмотром «Токийского гуля», показал тиктокер Mawaki22.
Правда, для настоящих гулей наступают нелёгкие времена. Будь они геймерами или любителями аниме, до их тихой гавани добрались абобусы.
Школьники в масках Гая Фокса, которые кривляются на камеру, ввели абсурдный тренд в тиктоке, посвящённый прозвищу Даши Корейки.
У меня дома завёлся гуль, — написала в твиттере Хтонь Лёва отдохнувшая ли.
Субкультура гулей выросла из геймерской среды, но потом всё равно вернулась к ассоциации не с высокомерными игроками и позёрами с Кеном Канеки на аватарках, а к людям, которые пытаются на него походить. Правда, любители мемов не остались в стороне, и понятие часто стали использовать разные абобусы, которые ни разу не смотрели само аниме.
25+ лучших мемов Hsv | Гамбургер Sv Memes, Furly Memes, Nur Memes
🔥 Популярное | Последний
По крайней мере, она честна: Карли 32 û Обслуживание клиентов в Smiths О 17 миль Прежде чем вы пойдете дальше, написав мне Я просто собираюсь выложить это сейчас, что У меня есть вирус простого герпеса 2 типа ВПГ 2. позаботься о себе и принимай ежедневно лекарство от этого я не грязный человек а еще хорошего человека не ищу добыча звонит или подключается, я просто ставлю это там, потому что некоторые мужчины просто не хочу быть вовлеченным в это, поэтому вместо этого из нас, говорящих о построении связи и тогда я говорю тебе, что я скорее знаю тебя сейчас По крайней мере, она честна
По крайней мере, она честная
Сохранить
hsv: Helen Ingram
@drhingram
Не фанат новой книги о Гарри Поттере
Криминализация
БУМАГА
Генитальный герпес и позиция философа
Килиан Данфи
АННОТАЦИЯ
не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся
В этой статье рассматриваются данные о герпесе
вмешались и в какой степени медицинские работники
сексуальная связь.
Это изменение пола
Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда.
эхо темы из осени в саду
эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве о том, как странно, что змеи изучаются случайно.
жить и любить безопасно, не передавая инфекции другим. наука герпетология, от греческого h
ползать»), к сексуальному подтексту вампира
передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я
Передача ВИЧ. Эмоциональный рамифи
должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный
механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в
рациональная основа для консультирования по поводу сексуальной комнаты онлайн в течение 2 лет показала, что
монест единственное выраженное беспокойство было tl
передачи.12 Авторы отмечают, что,
трудной темой является психосоциальное воздействие
Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом.
Как врач передает
поведение
с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compos
передается половым путем и может нанести вред
с ч
Save
Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее: 4G ’11 84% 13:24 Эмили Вы совпали с Эмили Через 59 минут DER ВПГ Чего ты ждешь? гифка Введите сообщение… Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее
Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее
Сохранить
hsv: Helen Ingram
@drhingram
Не фанат новой книги о Гарри Поттере
Криминализация
БУМАГА
Генитальный герпес и позиция философа
Килиан Данфи
АННОТАЦИЯ
Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда.
не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся
сексуальная связь. Это изменение пола
эхо темы из осени в саду
эмоциональный стресс, сосредоточенный на опасениях по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению.
жить и любить безопасно, не передавая инфекции другим. наука герпетология, от греческого h
ползучести), к сексуальному подтексту вампира
В данной статье рассматриваются данные о герпесе
передачи, уровни сексуального риска, когда закон
вмешались и в какой степени медицинские работники
к сегодняшним паранойям относительно
Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф
должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный
механизм, с помощью которого моральная философия могла бы предоставить около 2000 вопросов, поставленных в
рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что
Монест одинокая тревога выраженная трата
коробка передач. Авторы отмечают, что,
поведение
12
трудной темой является психосоциальное воздействие
Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает
с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou
передается половым путем и может нанести вред герпесу
полная хлита
использовать р
Сохранить
cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования.
Wallace Wells!: e Edit Viese Animation Tools Layer Справка Windows
Цветовой круг.
Ты
СЛУШАТЬ
МНЕ
О HsV
Красный
Зеленый
Синий
Альфа
ЧТО ВАШЕ
0
255
Цветовая палитра
идентификатор
5,50
Черный
Давление
Красный
табилизатор
12 кадров в секунду
эээ э
60
12
Растровый слой
Предложить векторный слой
Масштаб: 100,0%
ooe «白 @ 4吧の
cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования. Уоллес Уэллс!
cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования. Уоллес Уэллс!
Сохранить
Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Гамбургер С.В. футбольный СИСЬКИ Маркос Фуссбаллеке Футбольный уголок Маркоса ТИТЦ Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Гамбургер СВ Фанаты будут как…
Сохранить
Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх
Гамбургер SV Поклонники, как.
.. https://t.co/4GmkpipdO6: TrollFootball
TheTrollFootball_Insta
СИСЬКИ
Маркос Фуссбаллеке
адидас
Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх
Любители гамбургеров SV будут как… https://t.co/4GmkpipdO6
Сохранить
: Хелен Ингрэм @drhingram Не фанат новой книги о Гарри Поттере Криминализация конта БУМАГА Генитальный герпес и позиция философа Килиан Данфи АННОТАЦИЯ не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся В этой статье рассматриваются данные о герпесе вмешались и в какой степени медицинские работники сексуальная связь. Это изменение пола Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда. эхо темы из осени в саду эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению.(через drhingram)
живи и люби благополучно, не передавая инфекции другим наука герпетология, от греч. он
ползучести’), к сексуальному подтексту вампира
передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я
Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф
должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный
механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в ее
рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что
monest единственное беспокойство, выраженное было th
передачи.2 Авторы отмечают, что,
трудной темой является психосоциальное воздействие
поведение.
Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает
с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou
передается половым путем и может повредить диагноз герпеса, хотя
вызывать рецидивирующие болезненные волдыри на кожеtastefullyoffensive.com/post/173210823467/via-drhingram»>вкусноoffensive:
(через дрхинграм)
Сохранить
со вкусом оскорбления: (через дрхинграм): Хелен Ингрэм
@drhingram
Не фанат новой книги о Гарри Поттере
Криминализация конта
БУМАГА
Генитальный герпес и позиция философа
Килиан Данфи
АННОТАЦИЯ
не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся
В этой статье рассматриваются данные о герпесе
вмешались и в какой степени медицинские работники
сексуальная связь. Это изменение пола
Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда.
эхо темы из осени в саду
эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению.
живи и люби благополучно, не передавая инфекции другим наука герпетология, от греч.
он
ползучести’), к сексуальному подтексту вампира
передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я
Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф
должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный
механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в ее
рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что
monest единственное беспокойство, выраженное было th
передачи.2 Авторы отмечают, что,
трудной темой является психосоциальное воздействие
поведение.
Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает
с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou
передается половым путем и может повредить диагноз герпеса, хотя
вызывать рецидивирующие болезненные волдыри на коже
со вкусом: (через дринграмму)
Сохранить
????????!
КОРОЛЕВА ВАЛАЛА СИДИТ МНЕ НА ЛИЦО
: # 373737 Смеситель цветных ползунков T 23 RGB HSV ЛАБОРАТОРИЯ CMYK ОТТЕНКИ СЕРОГО ОЕ Слои О добрый Непрозрачность: 100% Замки ./.te Наполнять: 100% Слой 1 Копия слоя 2 Слой 0КОРОЛЕВА ВАЛАЛА СИДИТ МНЕ НА ЛИЦО
HSV будь как… https://t.co/ciC1o9hUsC Сохрани Фанаты HSV будь как… https://t.co/O7ipxnr0b8: CHAMPIONS
ЛИГА Б.оомоллоэль
Боруссия
Дортмунд
1 3:0 33
ФК Бавария
Мюнхен
2
1 3:1 23
3
Герта БСК
1 2:0 23
ЛИГА ЧЕМПИОНОВ КВАЛИФИКАЦИЯ
4 Гамбургер СВ1:0 3
НАШИ
ЧЕМПИОНЫ!!
Поклонники HSV будут как. Поклонники HSV, будьте как… https://t.co/O7ipxnr0b8 Сохранить 😂😂😂: Mannschaftsbusgeblitzt!
Ург фарт МУЖЧИНА
мтех арена
Die ersten 3 Punkte fur den HSV
😂😂😂 😂😂😂 Сохранить Da kriegt der Ulle ma ein aufs Tor, gleich 10.000.000 Fans weniger beim FC Bayern! Macht mein Konto auch auf 10.000.000 indem ihr den Merch in der Bio holt!: TSG 1899 Hoffenheim
3. Платц Бундеслиги
Бундеслига
Хоффенхайм
А. Крамарич 21′
ВПГ
22
НЧ
ФК Бавария
Сб., 8.4.
Da kriegt der Ulle ma ein aufs Tor, gleich 10.000.000 Поклонники Weniger beim FC Bayern! Macht mein Konto auch auf 10.000.000 indem ihr den Merch in der Bio holt! Сохранить Дубай dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah каламбур bertebaran ди мана-мана. Дубай dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah pun bertebaran di mana-mana… Сохранить Manchmal Bayern, manchmal Leipzig, vielleicht Mal Augsburg und irgendwo sicher auch Sympathien für MSV Duisburg und Aachen geht eigentlich auch noch! Am Besten noch Schalke + Dortmund ach und HSV und Bremen geht auch noch! Данке и @fca_19 Manchmal Bayern, manchmal Leipzig, vielleicht Mal Augsburg und irgendwo sicher auch Sympathien für MSV Duisburg und Aachen geht eigentlic… Save Na aber sowas von!!!!!!!!!!6: Der Postillon
4 Стд.
Warum gab es trotz zahlreicher Unterbrechungen (17. Na aber sowas von!!!!!!!!!!6 Save Beste Folge Chg😂 Gut kick Jungs!:D: BACKRASTER
FC Bayern gegen HSV
Бундеслига Хойте
Бендет
ВПГ
ФК Бавария
Репортер:
Wie, bewerten sie das Spiel
Господин Хойфер Умлауф?
@дас
акпап
Эс война Кнапп
Нур 9 Торе Мехр унд
Sie hatten gewonnen.
Beste Folge Chg😂 Удар живота Jungs!:D Beste Folge Chg😂 Удар живота Jungs!:D Сохранить UNGLAUBLICH!: Skandal!
Der Schiedsrichter hat schon nach
89858 Minuten abgepfiffen, черт возьми
der HSV nicht mehr ausgleichen
канн!
НЕГЛАВНЫЙ! НЕГЛАВНЫЙ! Сохранить Wer kann sich dran erinnern? 😀 Markiert Einen HSV Fan 😀 👍👍: hassmm
Wer kann sich dran erinnern? 😀 Маркиерт Эйнен Фанат HSV 😀 👍👍 Wer kann sich dran erinnern? 😀 Markiert einen HSV Fan 😀 👍👍 Сохранить Предсказать, на что будет лучше всего! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet. Прогноз для великого шпионажа! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet. Сохранить Начни с тега с папой! Был Эйн Тиер! Markiert Einen Вентилятор HSV: Fly
ставки
Wir starten den Tag mit Papa! Был Эйн Тиер! Маркиерт Эйнен Вентилятор HSV. Начните с тега с папой! Был Эйн Тиер! Маркиерт Эйнен Вентилятор HSV. Сохранить Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. 👇😂: КУРИОЗИДАДЫ
место
Мин.
стандарт
Джахре
ГОЛОС СА БИА?
O Imtech Arena estadio do Hamburger tem um
relogio que conometra ha quanto tempo o time
Esta na Elite Do Futebol Alemao. O HSV или unico
время alemao que nunca disputou a segunda
дивизион Бундеслиги.
ПАПОСДЕБОЛЕЙРОС
f ПАПО ДЕ БОЛЕЙРОС
Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. 👇😂 Сохранить Просто новые вещи.: Дер
HSV-Stiftung мех
Гамбургер
бургс
Вег
О ФОЛЬКСПАРКСТАДИОН О
наконечникICO
типико
Дер
Вег
CD
Просто Нойер вещи. Просто новые вещи. Сохранить Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес? Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?
de апо
| Баннен@ 1918.com
тай
.. https://t.co/O7ipxnr0b8
Ибарат ката, мау кари мобил махал мерек апа саджа сангат мудах дитемуи ди сана. Untuk menjaga keamanan dan ketentraman negara, pemerintah menyapkan mobil Bugati Veyron seharga Rp 18,7 miliar untuk patchi. Bahkan polisi Dubai Juga Ada Yang Mengendarai Lamborghini Aventador и Brabus G63 AMG. Tidak cuma Дубай, 7 negara ini polisinya juga pakai mobil super mewah. Мана саджа? Берикут инфоя: 1. Арабская Саудовская Аравия. Pemerintah Саудовская Аравия memakai beberapa jenis mobil mewah bagi fasilitas polisi. Antara Lain Toyota Ford и Dodge Charger Pursuit V-8 Ян harganya Мулай Дари ratusan juta hingga belasan miliar. 2. Британия Райя. Sejak 2014 lalu, kepolisian Britania juga difasilitasi mobil super mewah. Mobil Mc Laren ini dipilih karena kecepatannya. Harganya sektar 3-4 рупии или около того. 3. Италия. Sejak 2011 lalu, Italia juga menggunakan суперкар sebagai mobil dinas polisi. Tak tanggung-tangung Italia memililih Lamborghini Gallardo. Керен ты? 4. Америка Серикат. Мау нюбайн пакай суперкар Cadillac XLR-V? Daftar polisi aja dulu di Amerika Serikat.
5. Инггрис. Kerajaan Inggris каламбур memilih mobil super cepat dan wah Ferrari 612 Scaglietti untuk para penegak hukum di sana. 6. Джерман. Jerman Salah Satu Negara dengan Sejarah mobil polisinya yang super mewah. Мулай дари VW, lamborghini, Brabus hingga Porsche 911 Каррера. 7. Австралия. Negara tetangga Индонезия, juga tak mau kalah dari negara Eropa dan Uni Emirat Arab. Mobil Patrol negara Kanguru ini type Holden HSV GTS yang harganya sekitar Rp 1-2 милиар. Номер: brilio.net: ТЕМНАЯ СТОРОНА
ДЕ МУЖСКОЙ
СЛИРИА
Селен Дубай
7 Негара ини
полисинья уга пакаи
Мобил Супер Мева
Dubai dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah каламбур bertebaran ди мана-мана. Ибарат ката, мау кари мобил махал мерек апа саджа сангат мудах дитемуи ди сана. Untuk menjaga keamanan dan ketentraman negara, pemerintah menyapkan mobil Bugati Veyron seharga Rp 18,7 miliar untuk patchi. Bahkan polisi Dubai Juga Ada Yang Mengendarai Lamborghini Aventador и Brabus G63 AMG.
Tidak cuma Дубай, 7 negara ini polisinya juga pakai mobil super mewah. Мана саджа? Берикут инфоя: 1. Арабская Саудовская Аравия. Pemerintah Саудовская Аравия memakai beberapa jenis mobil mewah bagi fasilitas polisi. Antara Lain Toyota Ford и Dodge Charger Pursuit V-8 Ян harganya Мулай Дари ratusan juta hingga belasan miliar. 2. Британия Райя. Sejak 2014 lalu, kepolisian Britania juga difasilitasi mobil super mewah. Mobil Mc Laren ini dipilih karena kecepatannya. Harganya sektar 3-4 рупии или около того. 3. Италия. Sejak 2011 lalu, Italia juga menggunakan суперкар sebagai mobil dinas polisi. Tak tanggung-tangung Italia memililih Lamborghini Gallardo. Керен ты? 4. Америка Серикат. Мау нюбайн пакай суперкар Cadillac XLR-V? Daftar polisi aja dulu di Amerika Serikat. 5. Инггрис. Kerajaan Inggris каламбур memilih mobil super cepat dan wah Ferrari 612 Scaglietti untuk para penegak hukum di sana. 6. Джерман. Jerman Salah Satu Negara dengan Sejarah mobil polisinya yang super mewah. Мулай дари VW, lamborghini, Brabus hingga Porsche 911 Каррера.
7. Австралия. Negara tetangga Индонезия, juga tak mau kalah dari negara Eropa dan Uni Emirat Arab. Mobil Patrol negara Kanguru ini type Holden HSV GTS yang harganya sekitar Rp 1-2 милиар. Номер: brilio.net
,
24., 42., 54., 56., 65., 69., 87. keine Nachspielzeit?
#бавария
HSV протестует: «Mit 6 Minuten Nachspielzeit
Hatten wir das Spiel gegen Бавария шкафчик gedreht
der-postillon.com
Na aber sowas von!!!!!!!!!!6
: MEIN TIPP FUR DEN HSV-BAYERN?
2-1, ТОР ЛЕВА ЗА 248 МИНУТ!
Предскажите, пожалуйста, на тяжелую метку! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet.
👇😂
лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?
Сохранить
лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес? : Я ВПГ зараженный человек лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?
лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?
Сохранить
Tenía que ser virus… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :/
: Andy Pandy Панди привет @PETA, я вижу, что один из шестнадцатеричных цветовых кодов в твой фон в твиттере «Б» убийство, разберись с этим ок ПЕТА Цвета ЛЮДИ ЗА ЭТИЧЕСКОЕ RGB Р: CC Меньше 190 233 239 ГОВЯДИНА Твиттер РЕТА ВПГ h28 181 с 20 93 Гостевые твиттеры Прозрачность-Афа 255Тенья, которая вирусная… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :/
Tenía que ser virus… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :.
..
Сохранить
Закрыть
Войти
Войдя в систему, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности и условиями обслуживания.
Загрузка
Данк или нет? Анализ и прогнозирование популярности мемов на Reddit | Прикладная сетевая наука
- Исследования
- Открытый доступ
- Опубликовано:
- Kate Barnes 1,2 ,
- Tiernon Riesenmy 1,3 ,
- Minh Duc Trinh 1,4 ,
- Eli Lleshi 1,5 ,
- Nóra Balogh 1,6 и
- …
- Роланд Молонтей
ORCID: orcid.
org/0000-0002-0666-5279 1,7,8
Прикладная наука о сетях том 6 , Номер статьи: 21 (2021) Процитировать эту статью
15 тыс. обращений
5 цитирований
23 Альтметрический
Сведения о показателях
Abstract
Интернет-мемы становятся все более распространенной формой современной социальной коммуникации, которая в последнее время вызывает большой исследовательский интерес.
В данной работе мы анализируем данные 129 326 мемов, собранные с Reddit в середине марта 2020 года, когда в мире вводились самые серьезные ограничения по коронавирусу. Эта статья не только дает представление о мыслях пользователей Интернета во время пандемии COVID-19.пандемии, но мы также проводим прогнозный анализ на основе контента того, что делает мем вирусным. Используя методы машинного обучения, мы также изучаем, какую дополнительную предсказательную силу атрибуты, связанные с изображением, имеют по сравнению с текстовыми атрибутами популярности мема. Мы обнаружили, что успех мема можно умеренно хорошо предсказать, основываясь только на его содержании. Наша наиболее эффективная модель машинного обучения предсказывает вирусные мемы с AUC = 0,68. Мы также обнаружили, что как связанные с изображением, так и текстовые атрибуты обладают значительной дополнительной предсказательной силой друг друга.
Введение
За последнее десятилетие интернет-мемы стали широко распространенным явлением в современной веб-культуре (Laineste and Voolaid, 2017).
Из-за своей популярности мемы привлекли значительное внимание в таких областях, как поп-культура, маркетинг, социология и информатика (Bauckhage et al. 2013; Journell and Clark 2019). Во время пандемии COVID-19 мемы стали еще более важной частью социальной жизни, поскольку из-за приказов о социальном дистанцировании все больше людей обращались к Интернету для повседневного общения. В результате веб-культура развивается быстрее, чем когда-либо, а сайты социальных сетей переполнены мемами о коронавирусе, поскольку люди во всем мире пытаются отнестись к этой серьезной ситуации с долей юмора (Bischetti et al. 2020).
Все более широкое участие в Интернете превратило мемы в социальное явление, создаваемое, изменяемое и распространяемое самими пользователями Интернета. Сегодня мемы являются не только источником юмора, но и привлекают внимание к острым культурным и политическим темам (Brodie 2009). Мемы, как правило, отражают насущные глобальные проблемы, и хотя они не всегда соответствуют фактам (Симмонс и др.
, 2011), они часто показывают то, что общественность замечает больше всего. Многие авторы исследовали факторы социальных сетей, которые приводят к тому, что мем становится вирусным, но ограничивали влияние содержания мема на популярность (Gleeson et al., 2015, 2014; Weng et al., 2012). В других областях человеческих достижений вирусный успех тесно связан с заслугами (Yucesoy and Barabási, 2016), но неясно, какие характеристики делают мем достойным. В данной статье исследуется взаимосвязь между содержанием мема, исключая возможности социальных сетей, и его популярностью. Попутно он раскрывает, какие темы были популярны в Интернете во время глобальной пандемии COVID-19.пандемия.
Наша статья дополняет растущий объем литературы, в которой для прогнозирования популярности интернет-мемов используются сетевая наука и методы науки о данных (Венг и др., 2012; Маджи и др., 2018; Цур и Раппопорт, 2015; Ван и Вуд, 2011). Здесь мы анализируем популярность мемов о коронавирусе на основе 129 326 записей, извлеченных из Reddit, крупнейшего сайта социальных новостей и развлечений.
Основные вклады этой работы можно резюмировать следующим образом:
Используя передовые методы машинного обучения (такие как сверточные нейронные сети, повышение градиента и случайный лес), мы проводим содержательный анализ того, что делает мем успешным, учитывая некоторые особенности как текстовых, так и графических данных.
Мы отличаемся от других авторов, исследуя, можно ли предсказать успех мема, основываясь только на его содержании, исключая факторы социальных сетей.
Мы не только изучаем, что делает мемы вирусными, но и анализируем, какую дополнительную предсказательную силу имеют атрибуты, связанные с изображением, по сравнению с текстовыми атрибутами популярности мемов.
Наше исследование представляет собой зеркало мыслей пользователей Интернета во время пандемии COVID-19.

Связанная работа
Термин «мем» предшествует цифровому веку и происходит от греческого mim-ma, что-то подражаемое. Таким образом, мемы — это фрагменты культурной информации, которые остаются относительно неизменными, поскольку они передаются между людьми в обществе посредством имитации. В современную эпоху этот термин используется пользователями Интернета для обозначения фрагментов информации, которые самовоспроизводятся в Интернете (Dawkins 2016; Shifman 2014). Когда мемы принимали форму хэштегов, твитов, фотографий, цитат или шуток, постоянно распространяемых в сети, они становились очень заметными и распространенным источником данных для исследователей социальной информатики. Они передаются от человека к человеку через сайты социальных сетей, онлайн-новости или сообщения в блогах и могут за короткое время охватить очень большую аудиторию. Эти вирусные мемы являются важными общими социальными явлениями. Они могут представлять общепринятые мнения, культурные нормы (Dynel and Messerrli, 2020), нести политическую власть или способствовать социальным изменениям (Dynel, 2020; Simmons et al.
, 2011; McClure, 2016; Du et al., 2020). Юмористический контент может играть решающую роль в распространении мемов, поскольку он поощряет взаимодействие пользователей и создает ощущение внутригрупповой связи (Vásquez 2019).). Однако мало что известно о том, какая информация настолько привлекательна для пользователей Интернета, чтобы стать вирусной . Наше исследование — одно из немногих, в котором содержание мемов подвергается научному анализу.
Путь к популярности в Интернете обычно рассматривается в науке о сетях как конкуренция между мемами за ограниченное внимание пользователей (Gleeson et al., 2014, 2015). Мемы аналогичны генам (Wang and Wood 2011), культурным фрагментам, передаваемым из поколения в поколение. Сама по себе дарвиновская структура, через которую понимаются мемы, признает важность содержания мемов. Однако большинство исследований сосредоточено на том, как мемы распространяются через социальные сети (Ванг и Вуд, 2011 г.), принимая во внимание интересы пользователей (Венг и др.
, 2012 г.), память (Глисон и др., 2015 г.) и другие социальные факторы.
Многие исследования успешно предсказали вирусные интернет-мемы на основе факторов социальных сетей (Maji et al., 2018; Weng et al., 2014), а в других были разработаны математические модели, которые тесно связаны с фактической передачей мемов через Интернет (Weng et al. и др., 2012 г., Ван и Вуд, 2011 г., Bauckhage, 2011 г.). Даже при измерении многими способами популярность мемов имеет длиннохвостый характер распределения. Немногие мемы действительно становятся вирусными, и большинство из них ценят лишь несколько десятков человек (Gleeson et al., 2015). Мемы, распространяемые среди более разнообразной и хорошо связанной аудитории, с большей вероятностью станут вирусными (Weng et al. 2014). Кроме того, люди с большей вероятностью будут делиться мемами, связанными с контентом, которым они делились в прошлом (Weng et al., 2012). Во всех этих исследованиях выдвигались нейтральные модели: они не предполагали никаких внутренних преимуществ с точки зрения привлекательности мемов для отдельных лиц.
Помимо факторов социальной сети, содержание и форматирование мема могут влиять на его популярность. Цур и Раппопорт (2015) проанализировали хэштеги в Твиттере и обнаружили, что краткость является наиболее важной характеристикой популярности мемов, за которой следуют определенные характеристики разборчивости, такие как использование заглавных букв. Бергер и Милкман (2012) обнаружили, что более эмоциональные фрагменты текста из онлайн-новостей с большей вероятностью станут вирусными . Наш анализ длины подписей к мемам повторяет вывод Tsur et al. но наш анализ настроений мемов отличается от выводов Бергера и Милкмана. Другие отмечают, что среди взрослых в Интернете все чаще встречаются политические мемы, и выражают обеспокоенность тем, что политические мемы будут использоваться для пропаганды экстремизма или распространения дезинформации. Согласно недавнему анализу данных Twitter, 30 процентов мемов с изображением и текстом содержат политический контент (Du et al. 2020). Существуют также различия между тем, какие политические и демографические группы разделяют эти мемы (McClure, 2016).
В то время как во многих статьях исследуются короткие текстовые данные, такие как хэштеги (Цур и Раппопорт, 2015; Венг и др., 2014), цитаты (Симмонс и др., 2011) и результаты поиска в Google (Ванг и Вуд, 2011), лишь немногие рассматривают комбинированное изображение- мемы с текстом мы рассматриваем здесь. Качественные исследования описывают символы, используемые в поджанрах мемов, и то, как они используются, но не анализируют влияние этих символов на популярность мемов (Dynel 2016; Dynel and Messerrli 2020). Исследование Bauckhage et. др. моделирует, как внимание пользователей к мемам с изображением и текстом колеблется во времени (Bauckhage et al. 2013). Это показывает, что развивающиеся мемы (немного разные версии одного и того же мема) с большей вероятностью набирают популярность и остаются популярными дольше. Ду и др. (2020) изучают текст только в мемах «изображение с текстом», утверждая, что изображение является просто нейтральным фоном или дополнительно подчеркивает информацию, уже упомянутую в тексте.
Наша газета оспаривает это утверждение. Другое исследование Khosla et al. исследует содержание и социальные контексты только популярных изображений, используя данные Khosla et al. (2014). Они обнаружили, что определенные цвета, низкоуровневые свойства изображения, такие как оттенок, и представленные объекты коррелируют с повышенной популярностью изображения. Тем не менее, популярность на сайте для оценки фотографий, таком как Flickr, сильно отличается от социального подтекста, который входит в мемы. В нашей модели сходные черты с теми, которые рассматривал Хосла и др. показывают разные отношения к популярности изображения.
В нашем исследовании рассматривается самый широкий набор содержательных атрибутов в мемах с изображением и текстом. Кроме того, наши данные отражают напряженный политический момент в начале глобальной пандемии коронавируса.
Описание и подготовка данных
Все данные для этого проекта были собраны с Reddit, так называемой «главной страницы Интернета».
Точнее, мемы с изображением и текстом пришли из крупнейших сабреддитов мемов, а именно из r/MemeEconomy , r/мемы , r/me_irl , r/dankmeme и r/dank_meme . Субреддиты представляют собой сообщества, посвященные созданию мемов и, следовательно, развитию общего чувства юмора на Reddit. Самый популярный интернет-контент впервые стал вирусным на Reddit, отсюда и крылатая фраза веб-сайтов, поэтому популярные мемы из этих сабреддитов, вероятно, также представляют контент на многих других интернет-сайтах. Кроме того, строгий этикет, введенный сообществом и модераторами Reddit, гарантирует, что публикации соответствуют описанию субреддита (Сандерсон и Ригби, 2013 г.). Таким образом, только мемы с изображением и текстом заполняют пять субреддитов, из которых мы взяли данные.
Мы использовали API Pushshift (Baumgartner et al. 2020) для извлечения данных из сообщений в пяти сабреддитах мемов. В общей сложности мы собрали 129 326 уникальных сообщений с 17 по 23 марта 2020 года, что стало началом глобальной вспышки коронавируса.
Для каждого сообщения мы извлекли функции, указанные в строках 1–10 таблицы 1. Дополнительные функции, такие как URL-адреса для доступа к сообщению на Reddit и уникальные идентификаторы мемов, также были извлечены, но в таблицу 1 включены только функции, которые мы используем для анализа. , Точно так же функции отрицательных голосов, наград мемов и автора публикации были удалены из Reddit и удалены на раннем этапе, потому что они были неполными, заполненными в основном нулями. Многие функции, извлеченные из метаданных Reddit, уже были числовыми, например created_utc и ups. Категориальные функции is_nsfw и subreddit были закодированы в числовое представление одним горячим способом.
Мы дополнительно обработали изображения мемов, заголовки и текст из изображений, чтобы обогатить наш набор функций дополнительными функциями, основанными на содержании. Эти извлеченные функции перечислены в строках 13–22 таблицы 1 и более подробно обсуждаются в разделе «Модели и результаты». В процессе извлечения функций, основанных на содержании, мы делали запрос GET для каждой ссылки и наблюдали код состояния.
Любая публикация со ссылкой, которая возвращала 404 или другую подобную ошибку, была удалена из набора данных, чтобы избежать оценки мертвых ссылок. Кроме того, все сообщения с медиафайлами, отличными от изображений, такими как гифки, были удалены, поскольку мы хотели рассматривать только мемы на основе изображений. В результате этих шагов очистки было создано 80 362 записи для обучения и тестирования моделей машинного обучения. После численного кодирования элементов контента на основе изображений и текста, которые будут подробно обсуждаться в следующих двух разделах, всего было 97 атрибутов данных.
Полноразмерная таблица
Некоторые выводы можно сделать только на основе метаданных Reddit. Функция created_utc содержит отметку времени, когда сообщение появилось на Reddit в универсальном скоординированном часовом поясе (UTC). Поскольку большинство активных пользователей Reddit проживает в США (Танковска 2020), мы преобразовали это время в североамериканский центральный часовой пояс.
На основе этой функции мы создали категориальную функцию, представляющую время дня с шагом в четыре часа, когда сообщение было создано. Нижний подрисунок рис. 1 показывает влияние времени суток на нормализованное количество голосов, полученных сообщениями. Посты, опубликованные на Reddit с полуночи до полудня по центральноамериканскому времени, имеют больше шансов привлечь большое внимание. Этот результат может означать, что большинство голосов на Reddit накапливается в течение дня в часовых поясах США. Мемы, размещенные в дневное время (по центральному времени США), имеют больше шансов получить умеренное внимание, в то время как мемы, размещенные ночью, более подвержены экстремальным событиям, то есть получают очень мало внимания или большое внимание. Наблюдение, что мемы, размещенные ночью, имеют больше шансов быть сырыми, согласуется с явлением, которое наблюдали Sabate et al. (2014) на основе анализа популярности контента Facebook. Авторы утверждают, что если контент публикуется в периоды низкой активности пользователей (ночью), когда пользователи подключаются в часы пик, сообщение появляется в верхней части новостной стены, что повышает вероятность того, что его лайкнут, прокомментируют или поделятся.
Чем больше подписчиков, тем больше социальная значимость, поэтому на количество голосов, полученных постом, вероятно, повлияло количество подписчиков в сабреддите, где он был опубликован. По нашим данным, у r/meme больше всего подписчиков, около 10 000 000, за ними следуют r/me_irl с примерно 4 000 000 и r/Meme_Economy с примерно 1 000 000 подписчиков; r/dank_meme и r/dankmeme имеют наименьшее количество подписчиков, менее 500 000 и менее 1000 подписчиков соответственно. Действительно, мы можем наблюдать положительную корреляцию между отзывами и подписчиками, поскольку сабреддиты с большим количеством подписчиков, как правило, получают больше голосов (см. рис. 1, верхний подрисунок). Чтобы подтвердить это наблюдение, мы определили среднее количество голосов для каждого соответствующего субреддита и рассчитали коэффициент корреляции Пирсона между этими значениями и количеством подписчиков для каждого субреддита. Мы получили значение 0,977 для коэффициента корреляции Пирсона, который указывает на сильную почти линейную зависимость между количеством голосов за сообщение и количеством подписчиков на сабреддит.
Чтобы устранить этот сетевой эффект, мы нормализовали количество голосов, разделив их на количество подписчиков из соответствующего субреддита, где он был опубликован. Изменив функцию голосов, мы смогли лучше оценить популярность мема, основываясь только на его содержании.
Верхний рисунок показывает количество голосов за каждый извлеченный сабреддит. На нижнем рисунке представлены нормализованные голоса за каждый период времени 9.0005
Полноразмерное изображение
Вирусный характер мемов с изображениями и текстом на Reddit делает эти данные хорошо подходящими для задачи бинарной классификации. Распределение нормализованных голосов следует распределению с длинным хвостом: большинство мемов получили мало голосов, в то время как несколько мемов получили много голосов, как показано на рис. 2. Таким образом, вирусные мемы обычно отличаются на два или более порядка от не вирусных мемов, как определено. по нашей метке бинарной классификации, обозначенной как dank или not в таблице 1 и используемой для моделей обучения с учителем.
Используя функцию нормализованных голосов в качестве наших критериев, любые сообщения с нормализованным значением голосов в верхних 5% всех сообщений были классифицированы как 9.0267 dank (положительная метка, 1), а остальные были классифицированы как not_dank (отрицательная метка, 0). Наш набор данных содержит 4019 dank записей и 76343 not_dank записей. Формулировка наших прогностических ярлыков таким образом гарантировала, что мы исследуем феномен вирусной популярности (а не умеренно успешных или посредственных мемов), как это было предложено во введении.
Мы будем использовать три модели обучения с учителем, чтобы предсказать, попадают ли мемы в категории сырых или не сырых: повышение градиента, случайный лес и модели сверточной нейронной сети. В первых двух для обучения используется весь набор функций, описанных в таблице 1 (кроме функции медиа-ссылки). Модель нейронной сети использует в качестве входных данных только изображения мемов, доступ к которым осуществляется через функцию мультимедиа, и основана на меньшей выборке записей данных.
Это подмножество данных будет обсуждаться более подробно в разделе «Перенос обучения с помощью сверточной нейронной сети». 9Рис. 2 Во-первых, для атрибутов, связанных с текстом и изображением, проводится пояснительный анализ с акцентом на их влияние на популярность мемов. Мы также представляем этапы разработки функций. Далее мы кратко опишем прикладные модели машинного обучения вместе с их эффективностью в прогнозировании успеха мемов.
Анализ текста
Большая часть юмора и смысла мемов содержится в тексте, который появляется внутри изображения мема. Этот текст отличается от подписи к мему, написанной пользователем, создавшим пост, и может быть извлечен непосредственно из Reddit. Как заголовок, так и текст, содержащийся в самом меме, могут повлиять на популярность. В этом разделе мы изучаем прогностическую силу атрибутов, полученных из подписи и текста, извлеченного из изображений, на популярность мема.
Текст из изображений был извлечен с помощью оптического распознавания символов (OCR) (a9t9 software GmbH 2020).
Мы объединили текст, полученный с помощью OCR, с заголовком мема, чтобы собрать весь текст, связанный с мемом. Затем мы выполнили токенизацию, лемматизацию и выделение корней, чтобы упростить все слова. Это было сделано с использованием библиотек Python NLTK и gensim (Rehurek and Sojka 2011; Loper and Bird 2002). Токенизация используется для разделения текста на список слов, перевода всех символов в нижний регистр и удаления знаков препинания. Слова, содержащие менее 3 символов, и стоп-слова были удалены. Слова были лемматизированы таким образом, что все глаголы встречаются в форме первого лица настоящего времени. Наконец, слова были вычленены или сведены к их корневой форме. Например, «обработанные слова» извлеченные из трех мемов с помощью OCR, токенизации, лемматизации и поиска корней можно увидеть на рис. 3. получено от ОКР. Мемы были собраны с Reddit.com
Полноразмерное изображение
Используя обработанные текстовые данные, мы можем извлечь некоторые потенциально предсказуемые атрибуты, такие как настроение и количество слов.
Во-первых, мы рассчитали баллы тональности, которые количественно определяют чувство или тон текста (Liu and Zhang 2012). Если текст позитивный или счастливый, он оценивается ближе к 1, а негативные или грустные тексты оцениваются ближе к 0. Примеры различных оценок тональности показаны на рис. 3. Модель тональности, которую мы использовали для анализа обработанного текста мема, использует повторяющийся нейронная сеть, известная как LSTM (долговременная кратковременная память) (Shreyas 2019). Эта сеть запоминает последовательности прошлых слов, чтобы делать прогнозы о настроении новых слов. Модель обучалась на словарях с сотнями тысяч слов, которые уже оценивались по тональности.
На рис. 4 показана взаимосвязь между извлеченными текстовыми функциями и нормализованными отзывами. Структура, в которой мемы конкурируют за ограниченное внимание пользователей, предполагает, что пользователи могут лучше всего реагировать на мемы с более короткими текстами. Действительно, мы обнаружили, что объем текста, который зритель должен прочитать, отрицательно коррелирует с количеством голосов.
Это согласуется с выводами Kruizinga-de Vries et al. (2012) о популярности постов брендов в социальных сетях.
На рис. 4 мы также можем наблюдать, что нейтральные мемы работают лучше, чем экстремальные, но из крайностей негативные настроения работают лучше, чем позитивные. Эти результаты противоречат предыдущему выводу о том, что контент онлайн-новостей, вызывающий сильное возбуждение, особенно негативное, является более вирусным, чем нейтральный контент (Бергер и Милкман, 2012). В другом исследовании было обнаружено, что популярные мемы, как правило, уникальны с точки зрения настроений и других характеристик, тогда как мемы, похожие на большинство других мемов, работают плохо (Coscia 2014). Маловероятно, что юмору обычно помогает нейтральный заряженный контент, вместо этого он связан с удивлением, связанным с возбуждением (Чандрасекаран и др., 2015). Этот результат говорит о том, что шутки в мемах в основном касаются приземленных, а не волнующих тем.
Рис.
4 Взаимосвязь между извлеченными текстовыми характеристиками и нормализованными отзывами
Полноразмерное изображение
Слова, извлеченные из текста, были закодированы как числовые атрибуты и проанализированы на предмет их связи с содержанием и популярностью мемов. Подобные группы слов, такие как «коронавирус», «вирус» и «пандемия», были сгруппированы под одним названием. 7 категорий слов можно просмотреть в Таблице 2. Затем эти категории вместе с 28 наиболее часто встречающимися словами в атрибута processing_words (в таблице 1) были закодированы в горячем режиме в 35 атрибутов числовых признаков. Всего, включая длину текста, количество слов и оценку тональности, существует 38 числовых текстовых функций.
Облако слов на рис. 5, созданное из каждого слова, которое мы собрали, указывает на то, что определенные темы особенно распространены в мемах с конца марта 2020 года. Например, «коронавирус», «туалетная бумага», «карантин», «работа», «дом», «школа» и «друг» чаще всего появляются в облаке слов, хотя некоторые из них появляются в немного разных версиях из-за нашей обработки.
«Мемат» — одно из наиболее заметных слов в облаке слов. Популярный веб-сайт для создания мемов под названием mematic используется многими пользователями Reddit, и каждый мем, созданный на этом веб-сайте, содержит мематический водяной знак, указывающий на его происхождение. Водяной знак, по-видимому, был прочитан OCR как текст из мема. Следовательно, «memat» — один из наиболее заметных текстов, встречающихся среди мемов. Самые большие слова на рис. 5 показывают, что текущие события действительно играют большую роль в содержании мемов, хотя другой вопрос, оказывает ли такой контент большое влияние на популярность. Первоначальный анализ показал, что в большинстве случаев слова, включенные в таблицу 2, столь же распространены в верхних 5% вирусных мемов, как и в невирусных мемах. Самая большая разница, которую мы обнаружили, была для категории COVID-19.синонимы, в которых 23% сырых мемов содержали хотя бы одно слово из категории, а 17% не сырых мемов содержали слово из этой категории. Мы стремимся ответить на этот вопрос в следующих разделах, изучая важность этих функций для моделей машинного обучения.
Полноразмерная таблица
Рис. 5Wordcloud создан из всего текста в наших скопированных мемах
Полноразмерное изображение
Анализ изображения
Большинство изображений в Интернете не имеют нейтрального заряда. Тонкие различия в цвете, четкости или настройке могут передать зрителю совершенно разные значения. В целом уникальные, яркие изображения высокой четкости с малой глубиной резкости кажутся зрителям более эстетичными (Datta et al. 2006). Кроме того, наличие определенных объектов на фотографии приводит к большей или меньшей популярности на Flickr (Khosla et al. 2014). Однако мемы часто имеют комедийную, относительную или реакционную ценность, которая не обязательно является эстетической. Важность характеристик изображения может различаться для мемов по сравнению с другими типами изображений в Интернете.
Изображение — важная часть мема.
Первоначальный анализ области миниатюр в наших данных показал, что у большинства мемов был самый большой размер миниатюры, доступный на Reddit. Более популярные мемы также имеют большую область миниатюр.
Помимо области миниатюр, мы рассмотрели цвета, присутствующие в самых популярных изображениях мемов. Цвет и область эскизов являются примерами простых функций изображения, аспектов изображения, которые легко интерпретируются зрителем. Цвета, которые система человеческого зрения воспринимает как отдельные, имеют большие координаты значения в цветовом пространстве HSV (оттенок, насыщенность, значение), поэтому мы извлекли цвета из версий HSV наших мем-изображений. Мы использовали метод сегментации изображения OpenCV (Stone 2018), чтобы выделить 30 цветов, включая небольшой диапазон вокруг конкретного значения цвета HSV. Этот диапазон использовался для маскирования изображений, показывая только пиксели в этом цветовом диапазоне. Количество пикселей в маске нормализовали для изображений разных размеров путем деления на общее количество пикселей в изображении.
Эти атрибуты цвета представляют собой количество каждого из 30 заданных цветов, присутствующих в изображениях мемов.
На рис. 6 показано количество каждого атрибута цвета в верхнем 95 процентиле популярных мемов. В целом приглушенных цветов в вирусных мемах больше, чем ярких. Возможно, потому, что мемы, как правило, представляют собой обыденные фотографии, часто размытые, сделанные своими руками, в отличие от профессиональной фотографии. Этот результат отличается от аналогичного анализа, проведенного Khosla et al. (2014), в которых наибольшую важность показали красные и более бросающиеся в глаза цвета. Однако наши результаты показывают, что синий и зеленый цвета менее важны. В другом исследовании было обнаружено, что изображения с анимированными объектами, как правило, оцениваются как более забавные, чем изображения с неодушевленными объектами (Чандрасекаран и др., 2015). Некоторые из цветов, встречающихся в самых популярных мемах, могут быть цветами, которые чаще встречаются у живых существ, таких как животные или оттенки кожи и волос человека.
Черный и не совсем белый также больше всего присутствовали в нижних 5% наименее популярных мемов, но другие части цветового профиля отличались. Зеленых и особенно синих оттенков в этих мемах было больше, а некоторые оттенки оранжевого и коричневого с большими значениями на рис. 6 вообще отсутствовали в наименее популярных мемах.
Цветное содержание популярных мемов. Среднее количество каждого цветового атрибута в верхних 5% мемов, 3728 записей, с наибольшим нормализованным количеством голосов. Полосы ниже 0 указывают на то, что ни один из этих цветов не присутствовал в сырых мемах. Это функции изображения низкого уровня, потому что, хотя HSV имитирует работу человеческого (а теперь и компьютерного) зрения, эти компоненты изображения не всегда очевидны для зрителя. Связь между этими атрибутами и популярностью мема визуализирована на рис. 7. Оттенок и насыщенность демонстрируют небольшую отрицательную корреляцию с положительными отзывами, указывая на то, что менее насыщенные изображения с желто-зеленым оттенком положительно влияют на популярность.
Значение показывает небольшую положительную корреляцию, указывая на то, что изображения с более высоким значением, более отчетливыми и менее темными цветами могут получить больше голосов. Эти функции, как правило, обладают значительной предсказательной силой в моделях машинного обучения.
Среднее значение HSV и нормализованные положительные голоса. Взаимосвязь между популярностью мемов, измеренной нормализованными значениями ups, и компонентами цветового пространства HSV. Обрабатывая изображения с помощью предварительно обученной нейронной сети Keras VGG-16, мы смогли примерно определить, какие объекты присутствуют в изображениях мемов (Chollet et al. 2015). На рис. 8 показаны прогнозы содержания мемов нейронной сети с соответствующей вероятностью этого прогноза. Эти категориальные данные не обязательно точны, но передают некоторый уровень информации о предмете каждого изображения мема. В таблице 3 указано, какой контент, идентифицированный VGG, был наиболее распространенным в верхних 5 процентах самых популярных мемов и нижних 5 процентах наименее популярных мемов.
В этих двух столбцах перечислены первые 10 уникальных значений в каждой из этих групп. Наиболее и наименее популярные мемы также делились некоторым контентом, идентифицированным VGG, таким как веб-сайт категорий, комикс и обложка книги. Это неудивительно, поскольку многие мемы создаются с помощью сайтов для создания мемов, таких как Mimetic. Десять основных категорий общего контента перечислены в третьем столбце таблицы 3. Многие из перекрывающихся категорий отражают форматирование мема, и это были наиболее распространенные категории, идентифицированные нейронной сетью VGG-16 во всех записях данных. Поскольку термины, касающиеся форматирования изображений, были очень распространены, мы объединили их в одну категорию под названием 9.0267 в формате . Нейронная сеть реже идентифицировала определенные объекты на изображениях, но эти наблюдения, как показано в таблице 3, имели тенденцию различаться между наиболее и наименее популярными 5 процентами мемов.
В то время как большая часть контента, идентифицированного VGG, относилась к разным предметам, некоторые из основных категорий были связаны с растущей культурой вокруг пандемии COVID-19.
Наряду с Toilet_tissue, lab_coat и mask входят в число 40 наиболее распространенных компонентов, идентифицируемых VGG, во всем наборе данных. Многие медицинские маски, например, носят для предотвращения распространения COVID-19.также были ошибочно идентифицированы нейронной сетью как намордники, противогазы или шейные корсеты. Таким образом, эти компоненты были объединены в одну категорию числовых атрибутов, масок .
Особенности изображения нейронной сети высокого уровня. Мы извлекли высокоуровневые категориальные характеристики изображений из мемов, используя предварительно обученную нейронную сеть keras. В примерах показаны три наиболее точных предсказанных компонента изображения и их вероятности с помощью нейронной сети Keras VGG. Мемы были собраны с Reddit.com
Полноразмерное изображение
Таблица 3 Содержимое, идентифицированное VGG, в популярных и непопулярных мемахПолноразмерная таблица
Категориальные данные, идентифицированные VGG, были преобразованы в числовые данные несколькими способами.
Обнаружив, что многие из объектов, идентифицированных VGG, принадлежали к схожим категориям, таким как форматирование мемов и маски, упомянутые ранее, мы сгруппировали их в 9 категорий контента VGG: животных , форматированных , спортивных , одежды , Маски , Техника , Насилие содержание , Еда и транспорт . Обратите внимание, что некоторый контент, указанный на изображении 8, будет закодирован в одной или нескольких из этих категорий. Затем категории были закодированы в горячем режиме в столбцы числовых характеристик вместе со следующими 8 наиболее распространенными контентами, идентифицируемыми VGG. Эти функции были несколько скудными, поскольку двоичное однократное кодирование указывало, было ли определенное предсказание или категория vgg найдено в трех верхних предсказаниях содержимого vgg для мема. В дополнение к бинарным функциям мы включили вероятности, связанные с 3 лучшими прогнозами содержимого vgg, для дополнительных 3 функций, связанных с vgg.
Эти вероятности, как правило, считаются важными для моделей машинного обучения, обсуждаемых в следующем разделе.
После внесения этих изменений в необработанные данные изображения всего было 53 числовых атрибута изображения. Обилие функций оставляет место для тонкой настройки и устранения некоторых из них для улучшения моделей. Здесь мы предположили, что определенные цвета и объекты могут быть связаны с вирусными мемами, но модели машинного обучения дадут больше ясности в отношении того, какие характеристики на самом деле влияют на популярность мема.
Повышение градиента и случайный лес
Мы выбрали модели Gradient Boosting и Random Forest, чтобы выполнить задачу бинарной классификации и поместить мемы в категории dank или not_dank . Обе модели представляют собой набор учащихся, которые извлекают выгоду из накопленных результатов слабых учеников. Модели обучаются и тестируются с использованием полного набора атрибутов данных, перечисленных в таблице 1 и обсуждаемых в разделах анализа изображений и текста.
Они делают прогнозы, основываясь на том же наборе меток, что и вирусные мемы, входящие в первые 5% нормализованных голосов 9.0267 dank , помеченный 1, а остальные not_dank , помеченный 0. Наблюдая за тем, как эти ансамблевые модели делают свои прогнозы, мы можем получить представление о наиболее важных особенностях, которые делают мемы вирусными. Использование двух моделей для этой задачи еще больше подтвердит наши результаты.
Повышение градиента — это ансамблевый метод слабых учащихся с оптимизацией функции потерь (Натекин и Кнолл, 2013). Повышающие модели подгоняют нового учащегося к наблюдениям, с которыми предыдущий учащийся не мог справиться. Модель служит хорошим классификатором по рангу, который подходит для нашей задачи бинарной классификации. Классификатор повышения градиента пакета ансамбля sklearn строится поэтапно вперед, что означает, что определенное пользователем количество деревьев регрессии подгоняется к отрицательному градиенту либо биномиальной, либо многономинальной функции потерь отклонения на каждом этапе и взвешенная сумма учащихся будет результатом (Pedregosa et al.
2011).
Случайный лес — это ансамблевый метод, состоящий из множества деревьев решений. Успех ансамбля зависит от силы отдельных деревьев и уровня зависимости между ними. Эта модель является хорошим выбором для нашего набора данных, потому что она хорошо работает с сочетанием категориальных и непрерывных функций, она может обрабатывать множество функций и большие объемы данных без риска переобучения, а древовидная структура легко интерпретируется (Breiman 2001). ). Она очень похожа на модель Gradient Boosting, что означает, что их можно легко сравнивать, а различия между моделями служат для подтверждения наших результатов, поскольку наши результаты воспроизводятся двумя моделями.
Важность производительности и функций
Ограничением ансамблевых классификаторов Random Forest и Gradient Boosting является то, что в своей исходной форме они не так хорошо работают с несбалансированными данными (Brownlee 2020; Liu et al. 2017). Однако было разработано множество методов изучения несбалансированных данных с помощью этих ансамблей (Чен и Брейман, 2004).
Мы модифицировали модели, чтобы уменьшить влияние искаженных данных и в целом улучшить результаты прогнозирования. Во-первых, мы использовали BalancedRandomForestClassifier от imblearn в качестве нашей модели Random Forest. Этот классификатор использует случайную недостаточную выборку для обучения на более сбалансированных подмножествах данных путем повторной выборки данных из обучающего набора для каждого древовидного классификатора в ансамбле. Распределение положительных и отрицательных меток в обучающих выборках можно контролировать параметром sample_strategy , который представляет соотношение меток классов большинства и меньшинства. В моделях Random Forest и Gradient Boosting использовалась 5-кратная перекрестная проверка, параметр веса класса и GridSearchCV от sklearn для точной настройки параметров классификаторов.
После этих модификаций мы разделили данные на обучающий набор из 53 843 записей и тестовый набор из 26 520 записей, т.е. разделение 67–33%. Обе модели предсказали метки на тестовом наборе с AUC около 0,7, как показано на рис.
9.. Точность, полнота, точность и баллы F-1 для модели с самой высокой производительностью (случайный лес) можно увидеть в таблице 4, а баллы для модели повышения градиента были очень похожими. Обе модели показали плохую точность. Соответственно, модели предсказывали большую долю положительных меток, чем это было реалистично для набора данных, несмотря на принятые нами меры. Некоторые из мер, которые мы предприняли для противодействия этому эффекту, такие как переназначение пороговых значений, можно было регулировать за определенную плату. Увеличение вероятности, достаточной для положительной метки, повысило бы точность модели, но слишком большая корректировка привела бы к снижению полноты и точности.
Сложность прогнозирования несбалансированных данных, на которую указывают низкие оценки точности, может быть связана с отсутствием функций социальных сетей. Возможно, в то время как функции, основанные на содержании, могут предсказать, есть ли у мема шанс стать вирусным (имеет ли он достоинства), функции социальных сетей определяют, какие из этих мемов действительно станут вирусными.
Это подтверждает теорию Барабаси об успехе в целом, согласно которой заслуги являются первым шагом к успеху, но социальные сети определяют, кто из достойных станет суперзвездой (Yucesoy and Barabási, 2016).
Полноразмерная таблица
В дополнение к модификациям, описанным выше, мы попробовали несколько методов недостаточной выборки. Мы выполнили 67–33%-ное разделение поезд-тестов для всех моделей. Результаты недостаточной выборки для наиболее эффективных моделей, Random Forest, перечислены в таблице 4, и результаты для модели повышения градиента были очень похожими. Используя модуль случайной выборки от sklearn, мы занижали только обучающие данные. Это не оказало большого влияния на производительность моделей, что указывает на то, что другие меры, которые мы предприняли для противодействия несбалансированному набору данных и в целом для улучшения результатов, были эффективными.
Мы также попытались сделать недостаточную выборку как тестовых, так и обучающих данных, это повысило точность, и, следовательно, F-1 получил очень высокие баллы, но лишь незначительно повлиял на нашу AUC. (Конечно, изменение распределения набора тестов меняет характер наших целей прогнозирования, поэтому мы не сообщаем подробно о результатах этих тестов). Мы также отмечаем, что, хотя значение точности может выглядеть довольно маленьким без поправки на несбалансированное распределение, оно означает более чем 70-процентное улучшение случайного угадывания сырых мемов.
ROC-кривая и особенности важности моделей повышения градиента и случайного леса. a ROC-кривые моделей без использования методов субдискретизации. b Важность признаков для обеих моделей
Полноразмерное изображение
График важности признаков на рис. 9 показывает относительную важность признаков данных из таблицы 1 для моделей Gradient Boosting и Random Forest, обученных без недостаточной выборки.
Две модели показали сходную важность характеристик с некоторой изменчивостью. Кроме того, многие моменты, рассмотренные в предыдущих разделах о связи функций с отзывами, подкрепляются показателями важности. Простые функции, такие как длина текста и размер изображения ( thumbnail.height ) показали большую важность для предсказания вирусных мемов. Важные цвета на рис. 9 также совпадают с наиболее распространенными цветами на рис. 6. Серый, не совсем белый и чисто черный цвета являются одними из наиболее важных для модели и наиболее распространены в вирусных мемах. Рисунок 9 также показывает, что в целом важны больше функции, основанные на изображениях, чем на тексте. Однако это может быть связано с тем, что в целом мы включили больше функций, основанных на изображениях, чем на тексте, 53, а не 38.
Дополнительная предсказательная сила признаков изображения и текста
В дополнение к наиболее важным признакам, показанным на рис. 9, мы исследовали, имеют ли признаки изображения или текста большую предсказательную силу для определения вирусных мемов.
Мы использовали модели Gradient Boosting и Random Forest, обсуждавшиеся ранее, с полным объемом обучающих и тестовых данных. В отличие от предыдущего анализа, мы обучили четыре модели Gradient Boosting и четыре модели Random Forest, каждая из которых имеет разные наборы функций. Модели обучаются с атрибутами только изображения, атрибутами только текста, обоими и всеми атрибутами из таблицы 1, чтобы показать возрастающее прогностическое преимущество этих групп функций. Вирусная природа мемов затрудняет прогнозирование высокоэффективных мемов, но, поскольку асимметрия является неотъемлемой частью данных, мы решили не проводить недостаточную выборку данных для этой части анализа, поскольку изменение распределения меняет характер нашего прогнозирующего вопроса.
Увеличение важности графических и текстовых функций. a Модель Random Forest и b Модель Gradient Boosting
Полноразмерное изображение
Как и для предыдущих моделей, представленных на рис.
Разделение 67–33%. Все модификации и точные настройки, включая вес классов и GridSearchCV, усилия, используемые в этих моделях, здесь одинаковы. Точное описание функций немного различается между версиями этих моделей из-за усилий по тонкой настройке, при которых определенные цвета или обработанные слова могли быть исключены, если они не имели значения для модели. Эти небольшие различия не нарушили организацию, в которой четыре модели имели только функции, связанные с текстом, только функции, связанные с изображениями, обе или все функции, включая функции социальных сетей, извлеченные из метаданных Reddit, таких как подписчики.
На рис. 10 показаны результаты пошагового анализа предсказательной способности. Неудивительно, что модель, обученная на всех данных, превзошла другие модели. Это согласуется с предыдущими результатами, согласно которым текстовые и сетевые данные обладают большей предсказательной силой для популярности изображений на Flickr (Khosla et al. 2014). Впечатляет то, что добавление всего четырех сетевых функций ( подписчиков , created_utc , is_nsfw и time_of_day ) увеличило AUC на 0,02 для модели случайного леса.
Учитывая результаты, которые функции социальных сетей показали при прогнозировании популярности мемов в прошлых работах (Weng et al. 2012, 2014), вполне вероятно, что мы бы увидели гораздо большее увеличение AUC, если бы мы также включили другие функции социальных сетей. Удивительно, но не очевидно, имеют ли атрибуты, связанные с изображением или текстом, более сильную предсказательную силу, поскольку модель случайного леса лучше работала с атрибутами, связанными с изображением, в то время как модель повышения градиента лучше работала с текстовыми атрибутами. Тем не менее, ясно, что они обе имеют дополнительную прогностическую силу друг над другом в обеих моделях.
Трансферное обучение с помощью сверточной нейронной сети
Сверточная нейронная сеть
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это класс искусственных нейронных сетей, который привлек внимание в последние годы благодаря своей универсальности и способности достигать отличных результатов во множестве задач.
. Среди прочего, компьютерная лингвистика использовала его для моделирования семантики предложений (Kalchbrenner et al. 2014), рентгенологи для сегментации органов (Yamashita et al. 2018), офтальмологи для выявления диабетической ретинопатии у пациентов (Gulshan et al. 2016). ). Успех CNN заключается в его архитектуре, которая позволяет ему изучать присущие ему пространственные иерархии из обучающих данных путем распознавания и изучения низкоуровневых паттернов, которые превращаются в высокоуровневые паттерны (Ямашита и др., 2018). Эта способность извлекать важные функции означает, что CNN может идентифицировать различные уровни представления изображения и фиксировать соответствующие из них в обучающих данных, что делает это семейство моделей особенно подходящим для задач компьютерного зрения (Jogin et al. 2018). Прошлые исследования показали, что CNN также может хорошо работать, когда дело доходит до определения популярности изображения (Khosla et al. 2014). Следуя этому направлению исследования, в этом разделе мы исследуем, можем ли мы классифицировать мрачность мема исключительно на основе необработанных данных изображения, игнорируя атрибуты, которые мы использовали в предыдущих разделах.
Выборка набора данных
Набор данных содержит приблизительно 76 000 загружаемых изображений. Из-за несбалансированного распределения голосов за сообщения, как видно на рис. 2, мы решили сделать класс not_dank того же размера, что и класс dank , путем случайной выборки из более чем 70 000 изображений в not_dank. класс. Затем мы разделили этот поднабор данных на обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор в следующем соотношении: 50%, 25%, 25%. Точное количество изображений, используемых в каждом наборе, показано в таблице 5.
Таблица 5 Набор для обучения, проверки и тестирования CNNПолноразмерная таблица
Трансферное обучение
Для глубоких CNN обычно требуется больший объем обучающих данных, чем у нас было. Предыдущие исследования показали, что в случаях, когда данные для обучения ограничены, трансферное обучение является эффективным методом значительного повышения производительности нейронной сети (Таммина, 2019 г.
), а также уменьшения переобучения (Хан и др., 2018 г.). На протяжении многих лет было предложено несколько методов трансфертного обучения. Здесь мы принимаем метод, предложенный Yosinski et al. (2014): использование верхних слоев предварительно обученных CNN в качестве средств извлечения признаков, затем точная настройка нижних слоев с помощью нашего собственного набора данных и добавление набора полностью связанных слоев для прогнозирования. Основная причина, по которой мы использовали этот подход, заключается в разнице доменов между нашим набором данных и набором данных ImageNet, что делает необходимым повторное обучение некоторых из последних слоев.
Предварительно обученные модели CNN, которые служат нашими экстракторами признаков, были обучены с использованием данных из программы ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) (Russakovsky et al. 2015). Этот набор данных состоит примерно из 1,2 миллиона обучающих изображений, 50 000 проверочных изображений и 150 000 проверочных изображений в 1000 категориях (Крижевский и др.
, 2017). Выбранные нами предварительно обученные модели CNN, а именно InceptionV3, VGG16, ResNet, Xception, MobileNet, показали лучшие результаты на предыдущих соревнованиях ILSVRC, и все их веса, обученные с помощью этого набора данных, доступны в Keras (Chollet 2015). Из этих моделей наиболее эффективными экстракторами признаков для нашего набора данных оказались VGG16, InceptionV3 и Xception. Для получения дополнительной информации о моделях см. Таблицу 6. Мы предоставим более подробную информацию о том, как мы настроили каждую из этих нейронных сетей, в следующем разделе.
Полноразмерная таблица
Увеличение данных изображения
Увеличение данных используется для расширения набора данных путем создания и включения в процесс обучения похожих, но слегка измененных записей. Что касается задач распознавания изображений, наиболее традиционными методами являются добавление шума или применение аффинных преобразований (например, перемещение, масштабирование, поворот, отражение, переворот) (Сук и Флюссер, 2003).
Предыдущие исследования показали, что эта процедура может снизить частоту ошибок, помогает при переоснащении и позволяет модели быстрее сходиться (van Dyk and Meng 2001). Йосинский и соавт. (2015) сообщили, что после дополнения набора данных случайно переведенными изображениями в их модели наблюдается снижение частоты ошибок с 28 до 20%. Другим примером является разработка нейронной сети VGG16, которая была среди победителей конкурса ILSVRC 2014. Симонян и Зиссерман также использовали методы увеличения изображения, такие как переворачивание изображений, в том числе случайно обрезанные фрагменты изображений или изменение интенсивности цвета (Simonyan и Зиссерман, 2014). Авторы утверждали, что это увеличение данных помогло снизить частоту ошибок на 1%. Точно так же все три наши лучшие модели обучаются с использованием набора данных, дополненного следующими преобразованиями Keras ImageGenerator:0005
Измените масштаб значений пикселей (от 0 до 255) на интервал [0, 1].

Произвольное увеличение изображения с коэффициентом 0,3.
Произвольно повернуть изображение на 50 градусов.
Переместите изображение по горизонтали случайным образом в соотношении 0,2 к ширине изображения.
Переместите изображение по вертикали случайным образом с коэффициентом 0,2 от высоты изображения.
Произвольно сдвиньте изображение.
Произвольно отразить изображение по горизонтали.
Стратегии тонкой настройки
Поскольку каждая сеть имеет различную архитектуру, нам нужно было использовать разные стратегии тонкой настройки для каждой из них.
Стратегии тонкой настройки, которые мы использовали, перечислены ниже:
Для VGG16 замораживание первых трех блоков свертки, точная настройка весов всех остальных слоев (в двух других блоках свертки в сети, плюс последние три полносвязных слоя).
Для Xception замораживание весов всех сверточных слоев и точная настройка весов только трех последних полносвязных слоев.
Для InceptionV3: замораживание весов всех слоев вплоть до слоя «mixed7», затем точная настройка остальных слоев в сети InceptionV3, а также последние три определяемых вручную полносвязных слоя.
Для всех сетей отсев реализован после первого и второго слоя из трех последних полносвязных слоев.
Для всех сетей (VGG16, Xception, InceptionV3) удален последний слой «softmax» и заменен слоем «сигмоид» для прогнозирования.

Размеры изображений изменены, чтобы соответствовать входному размеру по умолчанию для каждой сети (299×299 для Xception и InceptionV3, 224×224 для VGG16).
Все сети включают функцию ReduceLROnPlateau от Keras, которая снижает текущую скорость обучения на 25%, если точность проверки не увеличивается в течение 3 эпох.
Результаты
Все нейронные сети, протестированные для этого исследования, оценивались на тестовом наборе с использованием нескольких показателей (точность, точность, полнота и показатель F-1). Результаты приведены в таблице 7. Мы также рассчитали кривую ROC для трех лучших моделей вместе с их показателями AUC, которые показаны на рис. 11a. На рис. 11b, c показано изменение точности и потерь при обучении и проверке во время тонкой настройки модели на основе VGG16, которая дала наилучший показатель AUC.
Полноразмерная таблица
Рис. 11ROC-кривые 3 лучших моделей CNN и обучающие кривые лучшей модели. Кривые ROC и AUC оценивают 90 491 из 90 214 лучших моделей, основанных на предварительно обученных моделях CNN. Точность ( b ) и потери ( c ) при обучении лучшей модели на основе VGG16
Полноразмерное изображение
превосходят другие модели, в то время как модель на основе Xception занимает второе место, а модель на основе InceptionV3 — на третьем месте. Мы также можем сделать вывод, что лучшая нейронная сеть (AUC = 0,63) работает так же, как и лучшая модель ансамбля, обученная на созданных вручную функциях изображения (AUC = 0,63).
Рис. 12 Матрица путаницы с примерами мемов согласно модели CNN. Части с зеленой рамкой показывают истинно положительные и истинно отрицательные экземпляры, где прогноз модели совпадает с реальной целевой меткой.
Части, обведенные красной рамкой, представляют собой ложноположительные и ложноотрицательные экземпляры, в которых предсказанные и истинные метки классов не совпадают. Мемы были собраны с Reddit.com
Полноразмерное изображение
Из наших экспериментов с различными моделями мы заметили, что использование увеличения изображения помогает ускорить сходимость моделей и достичь более высокой точности. Тонкая настройка последних нескольких слоев моделей CNN с помощью методологии трансфертного обучения также улучшила производительность наших моделей. Проблемы переобучения, с которыми мы столкнулись, были подавлены добавлением скорости отсева между слоями и снижением скорости обучения между эпохами. Хотя мы экспериментировали с несколькими моделями и параметрами, характеристики моделей показывают, что трудно предсказать сырость мемов с изображением и текстом, использующих только содержание изображения. Этот вывод согласуется с аналогичным предыдущим исследованием, в котором содержание изображения имеет меньшее значение по сравнению с социальным контекстом и другими функциями для прогнозирования популярности изображения на Flickr (Khosla et al.
2014). Сложность прогнозирования популярности мемов на основе контента также иллюстрируется мемами, в которых предсказание модели не соответствует истинному ярлыку класса (см. рис. 12). Трудно определить истинный класс этих мемов как для людей, так и для машин.
Заключение
В этой статье мы проанализировали мемы с изображением и текстом, собранные с Reddit. Используя модели машинного обучения, мы исследовали, можно ли предсказать вирусные мемы, основываясь только на их содержании. Мы рассматривали проблему как задачу бинарной классификации, определяющую вирусные мемы как первые 5% всех постов с точки зрения голосов. Наша лучшая модель — это модель случайного леса, которая работает умеренно хорошо с AUC 0,6804, точностью 0,6638, точностью 0,0854, полнотой 0,589.7. Хотя на первый взгляд значение точности может показаться довольно низким, оно на 70% лучше случайного угадывания сырых мемов.
Кроме того, мы изучили наиболее важные функции и обнаружили, что наибольшее влияние на предсказание оказывают содержание серого, размер изображения, насыщенность и длина текста.
Хотя в целом в наборе данных было много контента, связанного с COVID-19, который был виден в облаке слов, а также некоторое содержимое изображений, идентифицированное vgg, функции, связанные с COVID-19, оказались менее важными для производительности моделей. Таким образом, по нашим оценкам, хотя мемы часто отражают насущные мировые проблемы, наличие такого рода контента мало влияет на то, станут ли мемы вирусными. Мы также исследовали прогностическую и инкрементальную прогностическую силу признаков изображения и текста. Хотя мы не можем сделать вывод о том, являются ли атрибуты, связанные с изображением или текстом, более сильными предикторами успеха мема, мы показали, что они оба обладают возрастающей предсказательной силой друг друга. Если мы используем только изображения в качестве входных данных со сверточной нейронной сетью, мы можем достичь AUC = 0,63, и это согласуется с производительностью самой эффективной модели случайного леса, обученной на созданных вручную функциях изображения.
Сравнивая наши результаты с другими работами, в которых функции социальных сетей и сообществ также использовались для прогнозирования популярности (Венг и др., 2012, 2014), мы можем сделать вывод, что, хотя анализ на основе контента также может предсказывать успех с достаточной эффективностью, функции социальных сетей могут значительно повысить производительность. В то время как функции, основанные на контенте, могут предсказать наличие достойных мемов, функции социальных сетей определяют, какие из достойных мемов действительно станут вирусными.
Также справедливо признать некоторые ограничения этого исследования. Из-за короткого периода времени, в течение которого мы собирали данные — в напряженный момент в начале вспышки коронавируса — наши результаты не обязательно могут быть универсально обобщены. Однако мы считаем, что многие из наших выводов имеют отношение к популярности мемов в целом. Более того, короткий временной отрезок собранных данных не позволил нам изучить временные и динамические аспекты успеха мемов или выявить так называемых «спящих красавиц».
Последнее представляет собой явление распространения информации, при котором мем остается незамеченным в течение длительного периода времени, а затем внезапно всплеск популярности спустя долгое время после его первоначальной публикации (Чжан и др., 2016). Мы предлагаем эти аспекты предсказания популярности мемов для будущих исследований. Кроме того, другим направлением соответствующих будущих исследований будет анализ мемов, вдохновленных COVID-19.один.
Наличие данных и материалов
Наборы данных, проанализированные в ходе текущего исследования, доступны в репозитории GitHub: https://www.github.com/dimaTrinh/dank_data.
Сокращения
- HSV:
Насыщенность оттенка, значение
- Распознавание:
Оптическое распознавание символов
- ЛСТМ:
Долгосрочная кратковременная память
- ОКР:
Рабочая характеристика приемника
- АУК:
Площадь под кривой
- CNN:
Сверточная нейронная сеть
Каталожные номера
a9t9 software GmbH (2020) OCR.
space бесплатный API OCR и онлайн-OCR. https://ocr.space/. По состоянию на 01.10.2020Bauckhage C (2011) Взгляд на интернет-мемы. В: ICWSM
Bauckhage C, Kersting K, Hadiji F (2013) Математические модели увлечений объясняют временную динамику интернет-мемов. В: Седьмая международная конференция AAAI по веб-блогам и социальным сетям
Баумгартнер Дж., Заннеттоу С., Киган Б., Сквайр М., Блэкберн Дж. (2020) Набор данных Pushshift Reddit. В: Материалы международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям, том 14, стр. 830–839.
Бергер Дж., Милкман К.Л. (2012 г.) Что делает онлайн-контент вирусным? J Марк Res 49 (2): 192-205. https://doi.org/10.1509/jmr.10.0353
Статья Google ученый
Bischetti L, Canal P, Bambini V (2020) Забавно, но отталкивающе: крупномасштабное исследование эмоциональной реакции населения Италии на юмор в связи с COVID-19 во время изоляции.
Лингва. https://doi.org/10.1016/j.lingua.2020.102963Статья Google ученый
Брейман Л. (2001) Случайные леса. Калифорнийский университет в Беркли, диссертация отдела статистики, стр. 1–33. По состоянию на 01.10.2020
Броди Р. (2009) Вирус разума: новая наука о мемах. Хей Хаус, Оксфорд
Google ученый
Браунли Дж. (2020) Бэггинг и случайный лес для несбалансированной классификации. Мастерство машинного обучения. https://machinelearningmastery.com/bagging-and-random-forest-for-imbalanced-classification/. Проверено 2020-10-01
Чандрасекаран А., Виджаякумар А.К., Антол С., Бансал М., Батра Д., Зитник Л., Парих Д. (2015) Мы существа юмора: понимание и предсказание визуального юмора. Распознавание образов Comput Vis 4:4603–4612. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.498
Статья Google ученый
Chen C, Breiman L (2004) Использование случайного леса для изучения несбалансированных данных.
Калифорнийский университет, БерклиGoogle ученый
Chollet F (2015) Приложения Keras. https://keras.io/api/applications/. По состоянию на 1 октября 2020 г.
Chollet F et al (2015) Модель Keras VGG13. Гитхаб. https://github.com/fchollet/keras. По состоянию на 1 октября 2020 г.
Coscia M (2014) Среднее скучно: как сходство убивает успех мема. Научный представитель https://doi.org/10.1038/srep06477
Статья Google ученый
Датта Р., Джоши Д., Ли Дж., Ван Дж. З. (2006) Изучение эстетики фотографических изображений с использованием вычислительного подхода. В: 9Европейская конференция по компьютерному зрению, том 3953, стр. 288–301
Докинз Р. (2016) Эгоистичный ген. Издательство Оксфордского университета, Оксфорд
Google ученый
Ду И, Масуд М.А.
, Джозеф К. (2020) Понимание визуальных мемов: эмпирический анализ текста, наложенного на мемы, размещенные в Твиттере. В: Материалы четырнадцатой международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям, том 14, стр. 153–164Dynel M (2016) «Я видел макросы изображений!» Советует мемы с животными как визуально-вербальные шутки. Междунар. J Commun 10: 660–688
Google ученый
Dynel M (2020) Vigilante пренебрежительно отзывается о юморе в r/inceltears: юмор как критика идеологии incel. Lang Commun 74:1–14
Статья Google ученый
Dynel M, Messerrli TC (2020) О межкультурном мем-пространстве: Швейцария через национальные мемы изнутри и снаружи. Контрастный прагмат 1: 210–241
Артикул Google ученый
Глисон Дж. П., Уорд Дж. А., О’Салливан К. П., Ли В. Т. (2014) Вызванная конкуренцией критичность в модели популярности мемов.
Phys Rev Lett 112 (NA): 4–31. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.048701Статья Google ученый
Глисон Дж. П., О’Салливан К. П., Баньос Р. А., Морено Ю. (2015) Детерминанты популярности мемов. Phys Soc 3 (NA): 1501–1508
Google ученый
Гульшан В., Пэн Л., Корам М., Стамп М.С., Ву Д., Нараянасвами А., Венугопалан С., Виднер К., Мадамс Т., Куадрос Дж., Ким Р., Раман Р., Нельсон П.С., Мега Дж.Л., Вебстер Д.Р. (2016 ) Разработка и проверка алгоритма глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии на фотографиях глазного дна сетчатки. ДЖАМА 316 (22): 2402–2410. https://doi.org/10.1001/jama.2016.17216
Статья Google ученый
Хан Д., Лю К., Фан В. (2018) Новый метод классификации изображений с использованием обучения переносу cnn и увеличения веб-данных. Приложение Expert Syst 95:43–56.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.11.028Статья Google ученый
Джогин М., Мохана Мадхулика М.С., Дивья Г.Д., Мегана Р.К., Апурва С. (2018) Извлечение признаков с использованием сверточных нейронных сетей (cnn) и глубокого обучения. В: 3-я международная конференция IEEE, 2018 г., посвященная последним тенденциям в области электроники и информационно-коммуникационных технологий (RTEICT), стр. 2319.–2323
Journell W, Clark CH (2019) Политические мемы и пределы медиаграмотности. В: Journell W (ред.) Распаковка фейковых новостей: руководство для преподавателей по работе с учащимися в средствах массовой информации. Издательство Педагогического Колледжа, Нью-Йорк, стр. 109–125
Google ученый
Калхбреннер Н., Грефенштетт Э., Блансом П. (2014) Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений. CoRR . архив: 1404.2188. Проверено 2020-10-01
Хосла А.
, Сарма А.Д., Хамид Р. (2014) Что делает изображение популярным? В: Комитет Международной конференции по всемирной паутине, стр. 867–876Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Е. (2017) Классификация Imagenet с глубокими свёрточными нейронными сетями. Община ACM 60 (6): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386
Статья Google ученый
Круизинга-де Врис Л., Генслер С., Лифланг П. (2012) Популярность постов бренда на фан-страницах бренда: исследование влияния маркетинга в социальных сетях. J Interact Mark 26 (2): 83–91. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.003
Статья Google ученый
Лайнесте Л., Воолаид П. (2017) Смех через границы: интертекстуальность интернет-мемов. Eur J Humor Res 4 (4): 26–49. https://doi.org/10.7592/EJHR2016.4.4.laineste
Статья Google ученый
Лю Б.
, Чжан Л. (2012) Опрос по добыче мнений и анализу настроений. В: Aggarwal CC, Zhai CX (eds) Mining text data. Springer, Берлин, стр. 415–463. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3223-4Глава Google ученый
Liu S, Wang Y, Zhang J, Chen C, Xiang Y (2017) Решение проблемы дисбаланса классов при обнаружении спама в Twitter с использованием ансамблевого обучения. Comput Secur 69:35–49
Статья Google ученый
Loper E, Bird S (2002) Nltk: набор инструментов для работы с естественным языком. В: Материалы семинара ACL-02 по эффективным инструментам и методологиям обучения обработке естественного языка и компьютерной лингвистике, стр. 63–70
Маджи Б., Бхаттачарья И., Наг К., Прабхат У., Дасгупта М. (2018) Исследование распространения информации и популярности контента в мемах. Comput Intell Commun Bus Anal 1031: 462–478
Google ученый
МакКлюр Б.
(2016) Изучение дискурса политических мемов в Интернете. В: Конференция по исследованиям в области образования для взрослых, том 12, стр. 291–293Натекин А., Нолл А. (2013) Машины для повышения градиента, учебное пособие. Фронт Нейроробототехника. https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021
Артикул Google ученый
Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О., Блондель М., Преттенхофер П., Вайс Р., Дюбур В. и др. (2011) Scikit-learn: машинное обучение в Python. J Mach Learn Res 12:2825–2830
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый
Рехурек Р., Сойка П. (2011) Статистическая семантика Gensim в питоне, том 8, стр. 25–28. Проверено 2020-10-01
Русаковский О., Дэн Дж., Су Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма С., Хуанг З., Карпати А., Хосла А., Бернштейн М., Берг А.С., Фей-Фей Л. (2015) Крупномасштабная задача визуального распознавания ImageNet .
Int J Comput Vis: IJCV 115(3):211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-yMathSciNet Статья Google ученый
Сабате Ф., Бербегал-Мирабент Дж., Каньябате А., Лебхерц П.Р. (2014 г.) Факторы, влияющие на популярность брендированного контента на фан-страницах Facebook. Евр Манаг J 32(6):1001–1011. https://doi.org/10.1016/j.emj.2014.05.001
Артикул Google ученый
Сандерсон Б., Ригби М. (2013) У нас есть Reddit, а вы?: что библиотекари могут узнать на сайте, полном мемов. Coll Res Libr News 74 (10): 518–521. https://doi.org/10.5860/crln.74.10.9024
Статья Google ученый
Шифман Л. (2014) Мемы в цифровой культуре. Пресса Массачусетского технологического института, Кембридж
Google ученый
Шреяс П. (2019) Анализ тональности текста с помощью глубокого обучения.
Среда https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-for-text-with-deep-learning-2f0a0c6472b5. По состоянию на 01.10.2020Симмонс М., Адамик Л., Адар Э. (2011) Мемы онлайн: извлекаются, вычитаются, вводятся и вспоминаются. В: Пятая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Ассоциация развития искусственного интеллекта, стр. 353–360
Симонян К., Зиссерман А. (2014) Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. arXvi:1409.1556
Stone R (2018) Сегментация изображения с использованием цветовых пространств в OpenCv+Python. https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/. По состоянию на 01.10.2020
Сук Т., Флюссер Дж. (2003) Комбинированные инварианты размытия и аффинного момента и их использование в распознавании образов. Распознавание образов 36: 2895–2907. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(03)00187-0
Статья МАТЕМАТИКА Google ученый
Таммина С (2019) Перенос обучения с использованием vgg-16 с глубокой сверточной нейронной сетью для классификации изображений.
Издательство Int J Sci Res: IJSRP 9:9420. https://doi.org/10.29322/IJSRP.9.10.2019.p9420Google ученый
Tankovska H (2020 г.) Региональное распределение настольного трафика на Reddit.com по состоянию на май 2020 г. по странам. Статистика. https://www.statista.com/statistics/325144/reddit-global-active-user-distribution/. По состоянию на 1 октября 2020 г.
Цур О, Раппопорт А (2015) Не дайте меня # неправильно понять: лингвистически мотивированный алгоритм прогнозирования популярности текстовых мемов. В: Девятая международная конференция AAAI по Интернету и социальным сетям
ван Дайк Д.А., Мэн X-L (2001) Искусство увеличения данных. J Comput Graph Stat 10 (1): 1–50. https://doi.org/10.1198/10618600152418584
MathSciNet Статья Google ученый
Васкес С (2019) Язык, творчество и юмор онлайн. Рутледж, Лондон
Книга Google ученый
Wang L, Wood BC (2011) Эпидемиологический подход к моделированию вирусного распространения мемов.
Прикладная математическая модель 35 (11): 5442–5447. https://doi.org/10.1016/j.apm.2011.04.035Статья Google ученый
Венг Л., Фламмини А., Веспиньяни А., Менцер Ф. (2012) Соревнование между мемами в мире с ограниченным вниманием. Научный отчет 2:335. https://doi.org/10.1038/srep00335
Артикул Google ученый
Weng L, Menczer F, Ahn YY (2014) Прогнозирование успешных мемов с использованием сети и структуры сообщества. В: Восьмая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Ассоциация развития искусственного интеллекта, стр. 535–544
Ямасита Р., Нисио М., До РКГ, Тогаши К. (2018) Сверточные нейронные сети: обзор и применение в радиологии. Идеи визуализации 9(4): 611–629. https://doi.org/10.1007/s13244-018-0639-9
Статья Google ученый
Йосински Дж., Клун Дж.
, Бенжио Ю., Липсон Х (2014) Насколько переносимы функции в глубоких нейронных сетях? CoRR . архив: 1411.1792. По состоянию на 01.10.2020Йосински Дж., Клун Дж., Нгуен А.М., Фукс Т.Дж., Липсон Х. (2015) Понимание нейронных сетей с помощью глубокой визуализации. CoRR. архив: 1506.06579. Проверено 2020-10-01
Ючесой Б., Барабаши А.Л. (2016 г.) Отличить производительность от успеха. EPJ Data Sci. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0079-z
Статья Google ученый
Чжан Л., Сюй К., Чжао Дж. (2016) Спящие красавицы в распространении мемов. Наукометрия 112: 383–402. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2390-2
Статья Google ученый
Скачать ссылки
Благодарности
Неприменимо.
Финансирование
Исследование, описанное в этом документе и проведенное в BME, было поддержано Фондом NRDI (TKP2020) на основании хартии поддержки, изданной Управлением NRDI под эгидой Министерства инноваций и технологий.
RM также был поддержан исследовательским грантом NKFIH K123782.
Информация об авторе
Авторы и организации
Технологический институт Aquincum, Будапешт, Венгрия
Кейт Барнс, Тирнон Ризенми, Мин Дьюк Трин, Эли Ллеши, Нора Балог и Роланд Молонтей
Колорадо -колледж, Колорадо -Спрингс, USA
Kate Barnes
Usli Тел.0005
Nóra Balogh
MTA-BME Stochastics Research Group, Будапешт, Венгрия
Roland Molontay
Стохастиков, Университет Будапешта и Экономика, Будапешт, Венгри
6666.1066.
- Kate Barnes
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Tiernon Riesenmy
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Minh Duc Trinh
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Eli Lleshi
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Нора Балог
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Roland Molontay
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Contributions
MDT задумал исследование.
KB и RM рассмотрели литературу. TR и MDT собрали данные. KB и EL выполнили текстовый анализ. КБ выполнил анализ изображения. KB и TR обучили и проанализировали модели Gradient Boosting и Random Forest. MDT обучил и проанализировал модель сверточной нейронной сети. NB спроектировал фигуры и помог контролировать проект. RM руководил проектом. Все авторы внесли свой вклад в написание рукописи, прочитали и одобрили окончательный вариант.Автор, ответственный за переписку
Переписка с Роланд Молонтей.
Заявление об этике
Конкурирующие интересы
Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.
Дополнительная информация
Примечание издателя
Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.
Права и разрешения
Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.
0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, ссылку на лицензию Creative Commons и указать, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.Перепечатки и разрешения
Об этой статье
Герпес Симпкс — Практически Иадоктор
- 10 апреля, 2022
- Post Автор: DR Tom Leach
- Время чтения: 4 MIN.
:Инфекционные болезни/акушерство и гинекология
Содержание
- Введение
- Презентация
- Течение болезни
- Исследование
- Лечение
- Ссылки
- Связанные статьи
Введение
Вирус простого герпеса (ВПГ) передается при непосредственном кожном контакте.
Существует два типа вируса простого герпеса:
- Тип I – обычно вызывает поражения полости рта, но может также вызывать поражения половых органов при переносе с герпеса – например, во время орального секса
- Более 50% поражений гениталий в настоящее время вызвано типом I
- Типом II – передается половым путем, может вызывать поражение половых органов. Также может передаваться в ротовую полость во время орального секса
Он часто приобретается без симптомов во время первичного инфицирования, а первая вспышка может произойти спустя много месяцев или даже лет.
Оба типа также способны вызывать локальные вспышки на любом участке кожи — не только в полости рта или половых органах, — хотя это встречается гораздо реже.Это начальное обострение часто очень болезненно и может быть более распространенным. Последующие вспышки обычно менее выражены. В некоторых случаях последующих вспышек может и не быть.
Обострения можно лечить эпизодически с помощью противовирусных препаратов PRN. Пациенты могут предпочесть длительную противовирусную терапию, особенно если обострения тяжелые или частые, чтобы уменьшить вероятность и тяжесть будущих обострений.
Психологический дистресс по поводу этого состояния часто перевешивает влияние поражений и других клинических симптомов.
Простой герпес вокруг рта. Этот файл взят из wikimedia commons и находится под лицензией Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported. Презентация- В отличие от ВПЧ, вызовет язвы, болезненные Повреждения, в зоне аногениталита
- Первое презентация также может вызвать уход
- .
Первая презентация также может вызвать урих-атмосферу - . презентация обычно не связана с недавней сексуальной активностью и может потребоваться месяцами или годами ранее. Течение болезни
Полностью уничтожить инфекцию невозможно.
- Обычно первый приступ самый продолжительный и тяжелый
- Последующие приступы можно интерпретировать по продромальным симптомам, таким как:
- Покалывание/болезненность в месте последующей язвы.
Исследование
Часто диагностируется клинически, но доступно тестирование. Тестирование следует проводить только в том случае, если оно клинически важно (например, во время беременности) или если есть сомнения в диагнозе.
- Мазок на ВПГ МАНК (анализ амплификации нуклеиновых кислот – разновидность ПЦР-теста)
- Требуется, чтобы поражения были видны. Свежие, влажные поражения, скорее всего, дадут положительный результат
Противовирусные препараты – могут быть местными или пероральными – обычно пероральными.
Сокращение продолжительности симптомов. Обычно оральные формы предпочтительнее местных, поскольку они, вероятно, более эффективны.- При наличии продромальных симптомов может предотвратить полномасштабный приступ.
- Доза – например:
- Валацикловир 500 мг TDS в течение 5 дней
- Ацикловир – 400 мг TDS в день в течение 5 дней.
- Рассмотрите возможность более длительного лечения, если симптомы еще не исчезли
- Крем ацикловир для местного применения может быть назначен пациентам в период между приступами, чтобы использовать их, как только появятся симптомы приступа.
- У пациентов, которым желательна длительная профилактическая («подавляющая») терапия:
- Валацикловир 500 мг 1 раз в сутки внутрь в течение 6 месяцев
- Пересматривать потребность в супрессивной терапии каждые 6 месяцев – частота и тяжесть обострений имеет тенденцию к снижению со временем поражения присутствуют, но также могут наблюдаться при отсутствии поражений
Другие поддерживающие меры
- Гель лигнокаина для местного применения может уменьшить боль от поражений
- Ванны с солевым раствором могут успокаивать
- Простое обезболивание
- Дайте письменную подтверждающую информацию о диагнозе
Отслеживание контактов не рекомендуется
Ссылки
- Общая практика Муртага.
6-е изд. (2015) Джон Муртаг, Джилл Розенблатт - Оксфордский справочник по общей практике. 3-е изд. (2010) Саймон, К., Эверитт, Х., ван Дроп, Ф.
- Бирс, М.Х., Портер Р.С., Джонс, ТВ., Каплан Дж.Л., Берквитс, М. Руководство Merck по диагностике и терапии
- Герпес — Австралийское руководство по ИППП
Узнайте больше о наших источниках
Статьи по теме
Теги: Инфекционные заболевания, Акушерство и гинекология
Доктор Том Лич
Доктор Том Лич в настоящее время работает как aFRACChB DMCH EMCert Врач общей практики и директор по маркетингу отделения неотложной помощи в Австралии. Он также является клиническим младшим лектором в Австралийском национальном университете и учится на степень магистра спортивной медицины в Университете Квинсленда. После получения медицинской степени в Манчестерском университете в 2011 году Том прошел базовое обучение в Королевской больнице Болтона, а затем переехал в Австралию в 2013 году. Он стал почти врачом, будучи студентом третьего курса медицинского факультета в 2009 году.
. Читать биографию полностьюНуклеопротеин вируса простого герпеса создает конкурентную транскрипционную среду, способствуя надежной транскрипции вируса и отключению хозяина
Abstract
Вирус простого герпеса-1 (ВПГ-1) реплицируется в ядре, используя механизм РНК-полимеразы II (Pol II) хозяина для производства вирусных мРНК, что приводит к отключению транскрипции хозяина. Механизм, стоящий за этим быстрым перепрограммированием транскрипционной среды хозяина, в значительной степени неизвестен. Мы идентифицировали ICP4 как ответственного за преимущественное привлечение механизма Pol II к вирусному геному. ICP4 представляет собой вирусный нуклеопротеин, который связывает двухцепочечную ДНК. Мы определили, что ICP4 избирательно связывается с вирусным геномом из-за отсутствия клеточных нуклеосом и высокой плотности родственных сайтов связывания. Мы утверждаем, что способность ICP4 рекрутировать не только Pol II, но и более ограниченные важные компоненты, такие как ТВР и Медиатор, создает конкурентную транскрипционную среду.
Эти отличительные характеристики в конечном итоге приводят к быстрому и эффективному перепрограммированию транскрипционного аппарата хозяина, чего не происходит в отсутствие ICP4.https://doi.org/10.7554/eLife.51109.001
Введение
Как и большинство ДНК-вирусов, геном вируса простого герпеса-1 (ВПГ-1) транскрибируется РНК-полимеразой II (Pol II) (Alwine et al., 1974). Приблизительно 85 его генов (McGeoch et al., 1988; McGeoch et al., 1986; McGeoch et al., 1985) транскрибируются в согласованной во времени последовательности, так что их белковые продукты экспрессируются в соответствующее время жизненного цикла. вирус (Хонесс и Ройзман, 1974а; Хонесс и Ройзман, 1974b; Хонесс и Ройзман, 1975). Продукты непосредственно ранних (IE) генов обеспечивают эффективную экспрессию ранних (E) и поздних (L) генов. Белковые продукты генов Е в основном участвуют в репликации ДНК. Репликация ДНК и белки IE обеспечивают эффективную транскрипцию генов L, которые кодируют структурные компоненты вируса.
Репликация ДНК лицензирует промоторы L, позволяя связывать основные факторы транскрипции Pol II, тем самым активируя инициацию транскрипции L (Dremel and DeLuca, 2019).). Весь этот транскрипционный каскад наблюдается в течение 3 часов (h) после проникновения (Dembowski and DeLuca, 2018; Dremel and DeLuca, 2019), достигая кульминации в образовании первого вирусного потомства между 4 и 6 часами после заражения (hpi). Чтобы выполнить эту надежную и быстро меняющуюся программу транскрипции, вирусный геном должен конкурировать с гораздо более крупным клеточным геномом за многочисленные факторы транскрипции Pol II, в дополнение к опосредованию возможных ограничений клеточных гистонов.Основным компонентом этого каскада является белок IE Infected Cell Polypeptide 4 (ICP4) (Courtney and Benyesh-Melnick, 1974). ICP4 необходим для роста вируса, поскольку он способствует эффективной транскрипции вирусных генов E и L (Dixon and Schaffer, 1980; Preston, 1979; Watson and Clements, 1980). Таким образом, в отсутствие ICP4 белки E и L плохо экспрессируются, белки IE продуцируются в избытке, репликация ДНК не происходит, и нет определяемого выделения вируса (DeLuca et al.
, 1985). Впервые было показано, что ICP4 связывается с ДНК-целлюлозой, полученной из ДНК спермы лосося (Powell and Purifoy, 1976). Фабер и Уилкокс (1986) позже показали, что ICP4 обладает специфичной для последовательности ДНК-связывающей активностью. ICP4 взаимодействует с рядом клеточных факторов общей транскрипции (GTF), преимущественно с компонентами TFIID и комплекса Mediator (Carrozza and DeLuca, 19).96; Лестер и ДеЛука, 2011 г .; Wagner and DeLuca, 2013), способствуя их рекрутированию в вирусный геном благодаря своей ДНК-связывающей активности (Dembowski and DeLuca, 2018; Lester and DeLuca, 2011; Sampath and Deluca, 2008). ICP4 синтезируется на ранней стадии инфекции, связывается с вирусным геномом, расположенным в структурах ND10 (Everett et al., 2003), и остается связанным с геномом на протяжении всех фаз инфекции (Dembowski and DeLuca, 2018). Таким образом, ICP4 может влиять на события, происходящие в вирусном геноме, начиная с момента, когда количество геномов минимально, а экспрессия ICP4 достигает пика, до момента, когда количество геномов значительно увеличивается за счет репликации.
Исследования также показали, что эпигенетическая модуляция гистонов, связанных с вирусным геномом, на ранней стадии инфекции может влиять на продуктивную вирусную инфекцию (Knipe and Cliffe, 2008; Liang et al., 2009). Однако мы показали, что количество гистонов относительно низкое или отсутствует, и что ICP4 является одним из наиболее распространенных белков в вирусных геномах во время продуктивной инфекции (Dembowski and DeLuca, 2015). В этом исследовании мы намеревались определить взаимосвязь между ICP4 и гистонами, связывающимися с вирусным и клеточным геномами, а также последствия для вирусной и клеточной транскрипции. Мы предполагаем, что ICP4 является основным компонентом вирусного нуклеопротеина, который функционирует вместо традиционного клеточного хроматина и обеспечивает надежное привлечение клеточных транскрипционных факторов конкретно к вирусному геному.
Результаты
Связывание ICP4 изменяется репликацией вирусного генома
Учитывая центральную роль ICP4 в транскрипции вирусных генов на всех стадиях инфекции, нас интересовало, как ICP4 взаимодействует с геномом вируса по мере экспоненциального увеличения числа в результате репликации.
Связывание
Мы заразили клетки фибробластов человека (MRC5) ВПГ-1 дикого типа (KOS) для двух, четырех и шести hpi и выполнили ChIP-Seq для ICP4. Каждая временная точка представляет собой разное состояние репликации: два hpi (до репликации), четыре hpi (3–4 дупликации генома), шесть hpi (5–6 дупликаций генома) (рис. 1А). Для количественного сравнения образцов нам пришлось учитывать репликацию вирусного генома. Входные образцы предоставили относительное количество вирусных геномов, присутствующих в каждый момент времени. Мы использовали это отношение для нормализации образца иммунопреципитации (IP) по количеству фактора на геном. В начале инфекции (два HPI) ICP4 плотно покрывал вирусный геном (рис. 1B-C). Репликация вирусного генома уменьшала количество ICP4, связанного с геномом (рис. 1A-B), что приводило к паттерну, содержащему более острые пики. К шести hpi связывание ICP4 сохранялось исключительно на мотивах сильного связывания ICP4 (рис. 1C). Некоторые из сохраненных сайтов связывания были ранее установлены как оказывающие ингибирующее действие на связанный с промотором гена, включая ORF P, ICP4 и LAT (рис.
1D). Более тщательный анализ пиков ICP4 показал, что расположение и количество занятых участков с высокой достоверностью существенно не менялись на протяжении всего заражения (рис. 1E). Вместо этого количество ICP4, связанного между отдельными пиками, уменьшалось по мере увеличения числа геномов (рис. 1C-D).ICP4 в ключевых точках жизненного цикла вируса.
клеток MRC5 инфицировали ВПГ-1 в течение 2, 4 или 6 ч и выполняли ChIP-Seq для ICP4. ( A ) Количественное определение вирусных геномов, измеренное как вирусные картированные чтения (MR) входного образца, нормализованные по глубине секвенирования или Total Reads (TR). Образцы были нормализованы до двух единиц HPI, что было принято за 1. ( B ) Количественное определение связывания ICP4 на вирусный геном, измеренное как MR вируса из иммунопреципитации ICP4 (IP) на MR вируса из исходных данных.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109.002
( C – D ) Все данные были нормализованы по глубине секвенирования и количеству вирусного генома с использованием входных прочтений ChIP-Seq. Указаны вирусные ORF, кодированные цветом по классу генов: IE — желтым, E — зеленым, поздние протечки (L1) — синим, а истинно поздние (L2) — фиолетовым. Поиск отдельных вхождений мотивов (FIMO) идентифицированные последовательности генома, совпадающие с консенсусным мотивом в B, обозначены красным. ( E ) Пересечение MACS2 определило занятые области ICP4. ( F ) Консенсусный мотив связывания ICP4.Хотя ICP4 демонстрировал плотную структуру связывания на ранних этапах (два hpi), с относительно широкими перекрывающимися пиками мы смогли определить сайты связывания с высокой степенью достоверности. Конечные сайты были одинаковыми между биологическими повторами.
Мы проанализировали отростки длиной 100 п.н. от вершин пиков, наблюдаемых все три раза (рис. 1Е), для обнаружения мотива. DTSGKBDTBNHSG был единственным обнаруженным мотивом (рис. 1F), где D представляет собой A, G, T; S представляет собой C или G; К представляет собой G или Т; В представляет собой С, G, Т; H представляет собой A, C, T. Этот мотив связывания аналогичен мотиву, обнаруженному ранее с использованием методов in vitro, RTCGTCNNYNYSG (DiDonato et al., 19).91).Эти результаты показывают, что ICP4 связывается со специфическими участками, но также покрывает геном на ранних стадиях инфекции, образуя тип нуклеопротеина. Из-за массового действия нуклеопротеин ICP4 изменяется по мере развития инфекции, ограничивая связывание преимущественно сильными родственными сайтами связывания по мере увеличения числа геномов из-за репликации.
ICP4 стабилизирует связывание GTF, способствуя сборке кооперативного комплекса преинициации (PIC)
Мы хотели исследовать, как образование нуклеопротеина ICP4 влияет на ландшафт факторов транскрипции в вирусном геноме.
Мы сравнили связывание ICP4, Pol II, ТАТА-связывающего белка (TBP), SP1, Med1 и Med23 в фибробластах человека, инфицированных ICP4 null (n12) и дикого типа (WT) HSV-1, при 2,5 hpi с помощью ChIP-Seq. (Рисунок 2—дополнение к рисунку 1). Во всех IP Pol II мы использовали антитело, которое преимущественно связывается с фосфо S5 С-концевой области повтора домена. Эта посттрансляционная модификация связана с Pol II, обнаруженным на промоторах мРНК и сайтах сплайсинга.При инфекции n12 мы наблюдали снижение связывания всех факторов с большинством вирусных промоторов, за исключением генов IE (рис. 2A–B), где связывание увеличивалось. Были обнаружены, хотя и сильно сниженные, пики связывания ТВР и SP1 с промотором UL23 в отсутствие ICP4. Ранее было показано, что эти сайты функционируют на фоне n12, отражая базальную связывающую активность TBP и SP1 (Imbalzano et al., 1991) (фиг. 2В). Подобно UL23, мы наблюдали связывание TBP и SP1 с селективными промоторами E в отсутствие ICP4, а именно UL23, UL29.
, UL39 и UL50 (рисунок 2 — дополнение к рисунку 1).ICP4 рекрутирование механизма Pol II хозяина на вирусные промоторы.
клеток MRC5 инфицировали нулевым мутантом ICP4 (n12) или HSV-1 (WT) в течение 2,5 ч и выполняли ChIP-Seq для ICP4, Pol II, ТВР, Sp1, Med1 и Med23. Все данные были нормализованы по глубине секвенирования и номеру вирусного генома с использованием входных прочтений ChIP-Seq. Указаны вирусные ORF, кодированные цветом по классу генов: IE — желтым, E — зеленым, поздние протечки (L1) — синим, а истинно поздние (L2) — фиолетовым. ( A ) Изменение кратности n12 по сравнению с WT, выровненным с вирусным геномом. Локусы с большим связыванием в n12 или WT окрашены в зеленый или красный цвет соответственно. ( B ) Чтения ChIP-Seq нормализованы по вирусному геному и выровнены с каноническими генами IE, E и L1.
https://doi.
org/10.7554/eLife.51109.003Было относительно небольшое количество прочтений в ICP4 ChIP n12 (рис. 2А, рис. 2 — дополнение к рисунку 1). Поскольку ICP4 является важным вирусным белком, мы подготовили запасы n12 в клеточной линии, комплементарной ICP4. ICP4 упакован в тегумент вирионов (Yao and Courtney, 1989), что приводит к упаковке ICP4 дикого типа в вирионы n12 (Dembowski and DeLuca, 2018). Чтения в ICP4 ChIP n12, скорее всего, связаны с ICP4, упакованным в вирион. Хотя конечный источник этих прочтений в настоящее время не ясен, степень связывания ICP4 из вириона с ДНК недостаточна для стимулирования транскрипционных комплексов на вирусных ранних и поздних генах.
Med1 и Med23 связывались с вирусным геномом практически по идентичной схеме (рис. 2 — дополнение к рисунку 1, рис. 2), что указывает на то, что они являются частями медиаторного комплекса, связывающегося на ранней стадии вирусной инфекции. В клетках, инфицированных WT, связывание медиатора концентрировалось вблизи стартовых участков вирусных генов, индуцированных ICP4.
Однако комплекс Mediator также плотно покрывает вирусный геном, напоминая схему связывания ICP4. Это плотное покрытие полностью отсутствовало при инфекции n12, демонстрируя, что этот фенотип не является артефактом IP. Мы подозреваем, что это отражает тот факт, что ICP4 и медиатор взаимодействуют.В отсутствие ICP4 связывание Pol II снижалось больше всего по сравнению с другими факторами транскрипции (фиг. 2А). Это увеличенное различие, вероятно, является результатом совместной природы рекрутирования Pol II, требующей множественных белок-белковых взаимодействий. Таким образом, ICP4 требовался для надежного рекрутирования всех протестированных GTF, совместно рекрутируя Pol II на промоторы E и L (рис. 2B). Разница между n12 и WT показывает степень, в которой ICP4 опосредует рекрутирование и поддерживает частоту сборки PIC. Промоторы IE сохраняли надежное рекрутирование GTF посредством независимого механизма, включающего комплекс, состоящий из Oct-1, HCF и VP16, связывающихся с элементами промотора TAATGARAT (Preston et al.
, 19).88; Стерн и Герр, 1991; Стерн и др., 1989).ICP4, связанный с геномом, не влияет на доступность
Часть механизма действия ICP4 при рекрутировании GTF в геном может заключаться в исключении репрессивного хроматина. Чтобы проверить эту гипотезу, мы исследовали взаимосвязь между присутствием ICP4, обилием гистонов и доступностью генома. Мы использовали ChIP-Seq для сравнения связывания ICP4, Pol II и гистона h4 в фибробластах человека, инфицированных n12 и WT HSV-1, при двух HPI (рис. 3). Мы обнаружили как при инфекции WT, так и при инфекции n12, что количество прочтений h4, сопоставленных с вирусным геномом, было в 100 раз меньше, чем ICP4, и картина была почти идентична входным прочтениям (рис. 3А), с R 2 корреляции 0,0004 и 0,02 (рис. 3 — дополнение 1 к рисунку). Эти данные показали, что связывание h4 с вирусным геномом было минимальным и невоспроизводимым. Кроме того, связывание h4 было минимальным в отсутствие ICP4 (n12). Это не было связано с техническими проблемами, поскольку количество и качество прочтений h4, сопоставленных с клеточным геномом для тех же образцов, составляло приблизительно 10 миллионов с корреляциями R 2 ≥0,97 (рис.
3 — дополнение к рисунку 2). Мы наблюдали аналогичную тенденцию с h4K4me3, h4K27ac, h4K9.чтения me3 и h4K27me3, сопоставленные с вирусным геномом (рис. 3 — дополнения к рисунку 1–3).ICP4-зависимость доступности вирусного генома и связывания гистона h4.
клеток MRC5 были инфицированы нулевым мутантом ICP4 (n12) или HSV-1 (WT) и собраны до репликации генома. ( A ) ChIP-Seq для ICP4, Pol II, h4 и B-D) Была выполнена ATAC-Seq. Все данные были нормализованы по глубине секвенирования и номеру вирусного генома с использованием входных прочтений ChIP-Seq. ( C ) Количественный анализ данных ATAC-Seq, измеряющий относительное обогащение тегами вируса или хозяина по сравнению с ожидаемым. ( D ) График гистограммы размера фрагмента ATAC-Seq для прочтений, сопоставленных с вирусным (красный) или клеточным (черный) геномом.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109.005
Фрагменты, защищенные мононуклеосомами, составляют примерно 180–250 п.н.Хотя связывание h4 с вирусным геномом было схожим при инфекции WT и n12, мы не могли исключить роль альтернативного белка, закрывающего геном. Чтобы исследовать доступность генома, мы выполнили ATAC-Seq. Фибробласты человека инфицировали WT и n12 HSV-1 при множественности заражения 10 БОЕ/клетку и собирали до начала репликации генома. Количественная оценка входных прочтений ChIP-Seq позволила нам определить, что приблизительное количество геномов на клетку при инфекции WT и n12 составляло 169 и 254 соответственно (рис. 3C). Это значение согласуется с заражением при множественности заражения 10 БОЕ/клетку и приблизительном соотношении частиц к БОЕ 20–30. Мы нормализовали кривые ATAC-Seq, чтобы скорректировать глубину секвенирования и номер входного генома.
Мы наблюдали равномерную маркировку в обоих условиях (рис. 3B) без нуклеосомной лестницы, видимой в клеточном геноме (рис. 3D). Количественная оценка чтений ATAC-Seq определила, что вирусный геном у n12 и WT был в 2,2 и 2 раза более доступным, чем клеточный геном (рис. 3C). Поскольку мы собирали образцы перед репликацией, мы ожидаем, что значительная часть вирусных геномов дефектна и не будет подвергаться репликации. Таким образом, наши данные ATAC-Seq представляют собой среднее значение маркировки дефектных и активных вирусных геномов. По этой причине мы ожидаем, что наши расчеты доступности занижены. Мы пришли к выводу, что вирусный геном был намного более доступным, чем клеточный геном, и эта повышенная доступность не зависела от ICP4. Связывание ICP4 и рекрутирование GTF, а не доступность вирусного генома, были ответственны за надежное связывание GTF.ICP4 связывается с сайтами начала клеточной транскрипции (TSS) на ранних стадиях инфекции
Иммунофлуоресцентные (ИФ) исследования инфекции ВПГ-1 показывают совместную локализацию ICP4 с вирусными геномами, меченными EdC, и исключение из плотных областей клеточного хроматина (Dembowski and DeLuca, 2015).
Это явление настолько хорошо известно, что ICP4 широко используется в исследованиях IF в качестве прокси для геномов HSV-1. Чтобы убедиться, что ICP4 также связывается с клеточным геномом, мы сопоставили наши данные ICP4 ChIP-Seq от 2, 4 и 6 hpi с клеточным геномом. ICP4 связывается с клеточным геномом способом, совершенно отличным от паттерна, наблюдаемого в вирусном геноме. ICP4 связывается только в отчетливых пиках вокруг сайтов начала клеточной транскрипции (TSS) подмножества клеточных генов (рис. 4A-D). Эти гены онтологически сгруппированы по общим домашним функциям, включая пути, связанные с хроматином, транскрипцией и метаболизмом (рис. 4F). Это связывание уменьшилось с 2 до 4 hpi и стало незначительным при шести hpi (рис. 4A-B). При двух hpi ICP4 связывался с клеточным геномом в 5727 сайтах (рис. 4E) или 0,002 пика на т.п.н., тогда как ICP4 связывался с вирусным геномом в 122 сайтах (рис. 1E) или 0,8 пика на т.п.о. Аналогично, мы обнаружили гораздо большую плотность мотивов связывания ICP4, присутствующих в вирусном геноме (два мотива/т.
п.н.), чем в клеточном геноме (0,02 мотива/т.п.н.). Мы наблюдали пики связывания ICP4, которые не локализовались на консенсусе связывания ICP4 (рис. 4А), что позволяет предположить, что ICP4 может связываться с клеточным геномом по альтернативному механизму. Мы пришли к выводу, что ICP4 связывается с клеточным геномом на ранних стадиях инфекции, когда относительная концентрация ICP4 по отношению к вирусным геномам еще достаточно высока. Количество ICP4 в клеточном геноме быстро падало по мере увеличения числа вирусных геномов, и ICP4 предпочтительно связывался с вирусным геномом.ICP4 связывает клеточные промоторы во время ранней инфекции.
клеток MRC5 инфицировали ВПГ-1 в течение 2, 4 или 6 ч и выполняли ChIP-Seq для ICP4. Данные были сопоставлены с геномом человека (hg38) и нормализованы для образцов клеточного генома. ( A ) Репрезентативная область клеточного генома.
https://doi.org/10.7554/eLife.511090,009
Мотивы связывания ICP4 обозначены красным. ( B, D ) Центр данных секвенирования +/- 1 килобаз от сайта начала транскрипции (TSS) клеточных мРНК. ( C ) Данные секвенирования масштабированы от TSS мРНК до конечного сайта транскрипции (TES). ( E ) Пересечение MACS2 определило занятые области ICP4. ( F ) 10 наиболее обогащенных групп Reactome для генов (n = 2190) с ICP4, связанным с промотором через 2 часа.Связывание ICP4 ограничено доступными областями клеточного генома
Поскольку ICP4 связывается с подмножеством клеточных генов вблизи стартовых участков мРНК (рис. 4), мы предположили, что ICP4 связывается только с доступными областями клеточного генома. Чтобы проверить эту гипотезу, мы выполнили ChIP-Seq для ICP4, Pol II, гистона h4 (h4), эухроматических маркеров h4K4-триметил (h4K4me3) и h4K27-ацетил (h4K27ac) и гетерохроматинового маркера h4K9.
-триметил (h4K9me3) и h4K27-триметил (h4K27me3) на клетках MRC5, инфицированных ВПГ, в течение 2 часов. Клеточный TSS был стратифицирован с использованием кластеризации k-средних как высокого и низкого связывания ICP4 (рис. 5A). TSS с высоким связыванием ICP4 также связывались с Pol II и соседствовали с эухроматическими маркерами. TSS с низким связыванием ICP4 были связаны только с гетерохроматическими маркерами. Кроме того, гены, сгруппированные по высокому связыванию ICP4, имели более высокую частоту маркировки при оценке с использованием ATAC-Seq (рис. 5B). Данные были сопоставлены для репрезентативных клеточных генов на рисунке 5 — дополнение к рисунку 1. Мы количественно оценили взаимосвязь между ICP4 и клеточным хроматином на рисунке 5C-D. Мы обнаружили, что характер связывания ICP4 был напрямую связан (коэффициент Спирмена ≥0,5) с Pol II и клеточным эухроматином, кластеризуясь как наиболее похожий на h4K27ac и h4K4me3 (рис. 5C). Гетерохроматические маркеры, h4K9me3 и h4K27me3 сгруппированы вместе и не коррелировали (коэффициент Спирмена ~ 0) с ICP4 или клеточным хроматином.
Эти результаты были подтверждены анализом отдельных пиков, называемых с использованием MACS (рис. 5D). Интересно, что области, связанные с ICP4, мало перекрываются с родственными мотивами связывания (рис. 5D). Более тщательный анализ фактической области генома, в которой связан каждый фактор, показал, что 82% областей, связанных с ICP4, находились в пределах 1 т.п.н. от промотора (рис. 5 — дополнение к рисунку 2). Для сравнения, только 10% мотивов связывания, предсказанных ICP4, находились в пределах 1 т.п.о. от промотора. Кроме того, эухроматиновые области клеточного генома, которые были заняты ICP4 в инфицированных клетках, также были эухроматическими в неинфицированных клетках, что указывает на то, что ICP4 глобально не способствует открытому хроматину в этих областях генома (рис. 5А-В). Эти данные подтверждают модель, в которой ICP4 способен неспецифически связываться с доступными областями клеточного генома, а именно с активными промоторами, на ранних стадиях инфекции, когда относительная концентрация ICP4 высока.
Связь между клеточным связыванием ICP4 и хроматином.
клеток MRC5 были неинфицированы или инфицированы ВПГ-1 в течение 2 часов. Все данные были приведены в соответствие с геномом человека (hg38) и нормализованы по глубине секвенирования. ( A, C–D ) Данные ChIP-Seq для ICP4, Pol II, h4, h4K4me3, h4K27acetyl, h4K9me3 и h4K27me3. ( B ) Данные ATAC-Seq. ( A–B ) Центр данных секвенирования +/- 1 килобаз от TSS клеточных мРНК. Данные были стратифицированы для связывания ICP4 с использованием кластеризации K-средних. ( C ) Корреляционный анализ Спирмена, ограниченный клеточными транскриптами. ( D ) Пересечение пиков MACS2, проанализированное как количество пересекающихся пиков или статистика Жаккара.
https://doi.org/10.
7554/eLife.51109.010ICP4 опосредует истощение pol II на клеточных промоторах
Мы наблюдали истощение связывания Pol II с клеточными промоторами при инфицировании (фиг. 5А). Это наблюдение согласуется с предыдущими исследованиями, в которых пострепликация инфекции ВПГ-1 оценивалась через три, четыре или шесть hpi (Abrisch et al., 2015; Birkenheuer et al., 2018; McSwiggen et al., 2019). Поскольку мы собирали образцы до начала репликации генома (два hpi), мы предположили, что виноват ICP4, который вырабатывается сразу после вирусной инфекции. Во-первых, мы определили влияние ICP4 на клеточные промоторы до начала репликации генома. Мы имитировали инфицированные или инфицированные фибробласты при 10 БОЕ/клетку WT или ICP4-null (n12) HSV-1 в течение 2 часов. Мы наблюдали истощение занятости Pol II на клеточных промоторах мРНК только при инфекции WT (рис. 6A-B). Таким образом, мы пришли к выводу, что ICP4 необходим для истощения Pol II от промоторов мРНК хозяина, и этот эффект не зависит от количества копий вирусного генома.

Роль ICP4 в потере Pol II на промоутерах хозяина.
клеток MRC5 были ( AB ) неинфицированными или инфицированными n12 или WT HSV-1 и собраны до репликации генома или C-D), инфицированными tsKos и выращенными в разрешающих условиях (P), сдвинутых от разрешающих до недопустимых условий при 4 hpi (S) или недопустимые условия (N). ( A–D ) Была выполнена ChIP-Seq для Pol II. Данные были сопоставлены с геномом человека (hg38) и нормализованы для образцов клеточного генома. Данные ChIP-Seq были сопоставлены с клеточными промоторами +/- 1 тыс. пар оснований от TSS. Средний сигнал для каждого условия отображается в виде линейного графика.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109.013Затем мы оценили, требуется ли постоянно ICP4 для истощения клеточной Pol II, а именно, остается ли ICP4 необходимым даже после начала репликации генома.
Мы использовали чувствительный к температуре мутант ICP4 (tsKos), рост которого происходит при непермиссивной температуре (390,6°C) приводит к потере ICP4 в ядре (Dremel and DeLuca, 2019). Мы заразили фибробласты tsKos, выращенными в разрешительных условиях (P), сдвинутых от разрешающих к непермиссивным условиям при четырех HPI (S) или в непермиссивных условиях (N). В этой системе мы можем отделить роль ICP4 в истощении Pol II от потребности ICP4 в транскрипции E и L и репликации вирусного генома. Инфицированные клетки собирали при четырех или шести HPI и выполняли Pol II ChIP-Seq. Мы использовали недопустимые условия в качестве суррогата фиктивной инфекции, поскольку мы только что установили, что истощение Pol II не происходит при инфекции n12 (рис. 6A-B). Мы наблюдали значительное истощение Pol II из клеточных промоторов в пермиссивных и смещенных образцах (рис. 6C-D). Истощение Pol II не было напрямую связано с количеством копий вирусного генома. tsKos со сдвигом вверх имел наибольшее количество присутствующих вирусных геномов, но не достигал такого же уровня истощения клеточного Pol II, как клетки, выращенные при разрешающей температуре в течение того же периода времени.
Эти данные свидетельствуют о том, что вирусный геном не несет единоличной ответственности за преимущественное привлечение клеточного Pol II. Вместо этого для удаления Pol II из клеточных промоторов требуется ICP4, связанный с вирусным геномом. Эти результаты предполагают модель, в которой репликация генома способствует истощению Pol II хозяина, когда относительное количество ICP4 к вирусным геномам высокое (2 hpi). По мере увеличения числа связанных с ICP4 вирусных геномов мы наблюдали соответствующее снижение Pol II на промоторах хозяина.Обсуждение
ICP4 как приемник общих факторов транскрипции
ICP4 синтезируется вскоре после проникновения вирусного генома в ядро и остается связанным с геномом на всех этапах инфекции. Наши данные показали, что ICP4 беспорядочно связывался с вирусным геномом до репликации ДНК. В этот момент относительная концентрация ICP4 по отношению к вирусным геномам была относительно высокой, что, вероятно, способствовало мультимеризации ДНК посредством взаимодействий ICP4-ICP4 (Kuddus and DeLuca, 2007).
Мы наблюдали аналогичный фенотип для партнера по взаимодействию ICP4, Mediator (Lester and DeLuca, 2011; Wagner and DeLuca, 2013). Компоненты Медиатора в основном связываются с вирусным геномом, концентрируясь вблизи вирусных ТАТА-боксов. Дополнительные взаимодействия белок-медиатор, вероятно, способствуют этому распределению. Это уникальный фенотип рекрутирования для Mediator, который связывается исключительно с клеточным TSS посредством множественных белок-белковых взаимодействий. В отсутствие ICP4 этих взаимодействий было недостаточно для поддержки связывания медиатора с вирусным геномом. За исключением рекрутирования медиатора на промоторы IE, для которого не требуется ICP4 и которое отражает активность VP16 (Batterson and Roizman, 1983; Кэмпбелл и др., 1984). Точно так же мы наблюдали от 2 до 10-кратное снижение рекрутирования Pol II, TBP и Sp1 на вирусные промоторы E и L без ICP4. Этот минимальный уровень рекрутирования недостаточен для поддержки транскрипции, что объясняет, почему только транскрипты IE эффективно транскрибируются в отсутствие ICP4.
Зависимое от ICP4 пополнение GTF не было связано с глобальным изменением доступности. В отсутствие ICP4 вирусный геном по-прежнему не содержал гистонов и мало менялся в частоте мечения. Это, скорее всего, связано с действием ICP0, который представляет собой белок IE, экспрессируемый в отсутствие ICP4 и, как было показано, исключает гистоны из генома (Cliffe and Knipe, 2008; Ferenczy and DeLuca, 2009).). Мы утверждаем, что способность ICP4 взаимодействовать и рекрутировать Mediator и TFIID в целом в вирусный геном создает локальный градиент концентрации. В конечном итоге это увеличивает частоту рекрутирования механизма транскрипции Pol II в вирусный геном, который стабилизируется за счет контакта с дополнительными взаимодействиями белок-ДНК, белок-белок. Наше наблюдение, что ICP4 покрывает вирусный геном, уникальный фенотип рекрутирования для белка, который функционирует при рекрутировании GTF, вероятно, отражает архитектуру вирусного генома. Конденсированная организация генома HSV приводит к перекрытию вирусных промоторов и ORFS, практически без неиспользуемого кодирующего пространства.
По этим причинам для ICP4 может быть выгодно обычно и динамически связываться с вирусным геномом. Также возможно, что относительно высокая плотность ICP4 в вирусном геноме до репликации ДНК может служить для репрессии транскрипции истинных поздних промоторов, которые содержат только сайты связывания для ядерных GTF. Было показано, что связывание ICP4 может в большей степени зависеть от репликации ДНК для экспрессии с относительно простых промоторов (Koop et al., 19).93; Ривера-Гонсалес и др., 1994). Эти данные продемонстрировали критическую роль ICP4 в качестве общего вирусного фактора транскрипции, необходимого для активации и продолжения транскрипции генов E и L.ICP4 различает вирусный и клеточный геном
ICP4 обладает способностью связываться с двухцепочечной ДНК независимо от последовательности, чему способствует олигомеризация ICP4 в геноме. В ранние моменты времени, когда относительная концентрация ICP4 в вирусном геноме была высокой, мы наблюдали неразборчивое связывание ICP4.
Этот фенотип покрытия объясняет, почему никакие специфические сайты связывания в геноме не влияют на способность ICP4 активировать транскрипцию (Coen et al., 19).86; Смайли и др., 1992). Вместо этого высокая плотность мотивов связывания ICP4 в совокупности вирусного генома создает глобальное сродство к ICP4.В начале инфекции мы также наблюдали связывание ICP4 с клеточными промоторами, что является новым наблюдением. ICP4 связывает промоторы генов, которые онтологически группируются с общими функциями домашнего хозяйства, включая пути, связанные с хроматином, транскрипцией и метаболизмом. Кроме того, мы обнаружили, что ICP4 специфически связывается там, где отсутствуют гистоны, рядом с эухроматическими маркерами. ICP4 не изменял хроматические маркеры промоторов, с которыми он связывался, а скорее области, связанные с ICP4, которые также были доступны в отсутствие инфекции. Это, вероятно, отражает способность ICP4 связывать обнаженную двухцепочечную ДНК независимым от последовательности способом.
Этой способности способствует мультимеризация ICP4 (Kuddus and DeLuca, 2007), вероятно, поэтому мы наблюдаем связывание на ранних стадиях инфекции. GTF, присутствующие на этих клеточных промоторах, а именно комплекс TFIID и Mediator, могут дополнительно стабилизировать связывание ICP4 на этих промоторах посредством их хорошо охарактеризованных взаимодействий (Carrozza and DeLuca, 19).96; Лестер и ДеЛука, 2011 г .; Вагнер и ДеЛука, 2013).Последствия этого связывания для транскрипции специфических клеточных генов еще предстоит определить. Связывание ICP4 с клеточным геномом было значительно уменьшено на четыре hpi, что соответствовало 3–4 дупликациям вирусного генома. В этот момент мы также наблюдали снижение ICP4, покрывающего вирусный геном. Однако ICP4 по-прежнему обильно связывался, концентрируясь рядом с сильными родственными сайтами связывания. Скорее всего, это связано с репликацией вирусного генома, производящей больше мишеней для связывания ICP4. Простое массовое воздействие приводит к связыванию преимущественно с сайтами с более высоким сродством.
Мы предполагаем, что предпочтение связывания ICP4 с вирусным геномом связано со 100-кратно более высокой плотностью родственных сайтов связывания и отсутствием клеточных гистонов.ICP4 как вирусный фактор транскрипции и хроматин
Продуктивная инфекция ВПГ-1 генерирует 1000–10 000 вирусных потомков на инфицированную клетку в течение 24 часов. Чтобы облегчить этот безудержный транскрипционный сдвиг, HSV-1 манипулирует механизмом Pol II хозяина, чтобы отдать приоритет вирусным мРНК. К шести hpi вирусные мРНК составляют почти 50% от общей мРНК, присутствующей в ядре хозяина (Dremel and DeLuca, 2019). Кроме того, связывание Pol II с клеточными промоторами резко снижается при инфицировании HSV-1 (Abrisch et al., 2015; Birkenheuer et al., 2018). Недавнее исследование пришло к выводу, что компартменты вирусной репликации эффективно обогащают Pol II безмембранными доменами (McSwiggen et al., 2019).). Здесь мы идентифицировали вирусный фактор, ответственный за кооптацию механизма Pol II хозяина.

McSwiggen et al. предположил, что это явление зависит от отсутствия нуклеосом, что делает вирусный геном в 100 раз более доступным, чем клеточный геном. Хотя мы согласны с тем, что эта доступность имеет решающее значение для вирусной инфекции, мы считаем, что она необходима для связывания ICP4. Подобно клеточному хроматину, ICP4 покрывает вирусный геном на протяжении продуктивной инфекции (рис. 7). Тем не менее, ICP4 также выполняет функцию каркаса транскрипционного механизма Pol II для вирусного генома. Мы продемонстрировали, что истощение Pol II из клеточных промоторов зависело от количества вирусных геномов, связанных с ICP4. Мы предполагаем, что один или несколько компонентов PIC, таких как партнеры по связыванию ICP4, TFIID и медиатор, являются лимитирующими, и ICP4 рекрутирует эти факторы в вирусный геном. По мере увеличения количества вирусных геномов, связанных ICP4, ограничивающие компоненты PIC больше не контактируют с клеточными промоторами. В конечном итоге это приводит к снижению занятости Pol II на промоторах хозяина, что предотвращает клеточную транскрипцию.
Этот механизм необходим для облегчения быстро прогрессирующей инфекции, ограничивая при этом степень, в которой хозяин может реагировать на вирусную нагрузку.Модель для функции ICP4.
ICP4 предпочтительно связывается с более доступным вирусным геномом, рекрутируя клеточные факторы транскрипции предпочтительно с вирусным геномом, тем самым активируя вирус и ингибируя клеточную транскрипцию.
https://doi.org/10.7554/eLife.511090,014Материалы и методы
Reagent type
(species) or
resourceDesignation Source or
referenceIdentifiers Additional
informationCell line ( Homo-sapiens ) MRC5 ATCC ATCC CCL-171
RRID:CVCL_0440Cell line ( Cercopithecus aethiops) Vero ATCC ATCC CCL-81
RRID:CVCL_0059Cell line ( Cercopithecus aethiops) E5 DeLuca and Schaffer, 1988 E5 Клетки Vero, стабильно экспрессирующие ICP4 Штамм, фон штамма
( Герпесвирус человека 1 )KOS Smith,1585 СПАСА, Фоон штамма
( Герпесвирус человека 1 )N12 Deluca и Schaffer, 1988 штамма KOS с Nonssense Mattation вблизи in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-tramemin in-in-in-in-in-in-in-in-tom.
Герпесвирус человека 1 )tsKos Dremel and DeLuca, 2019 Штамм KOS с термочувствительным ICP4 ICP4 имеет мутацию A474V Antibody Anti-RNA polymerase II CTD repeat YSPTSPS (phospho S5) Mouse Monoclonal Abcam Cat #ab5408 Antibody Anti-TATA binding protein
Mouse MonoclonalAbcam Cat #ab51841 Antibody Anti-Sp1
Mouse MonoclonalSanta Cruz Cat #sc-17824 Antibody Anti-Human Sur-2 (Med23)
Mouse MonoclonalBD Pharmingen Cat #550429 Antibody Anti-Med1
Rabbit PolyclonalBethyl Laboratories Cat #A300-793A Antibody Anti-Histone h4 ( триметил K4) Мышиное моноклональное Abcam Cat #ab12209 Антитело Антитело к гистону h4 (триметил K27) Мышиное моноклональное Abcam Cat #ab6002 Antibody Anti-Histone h4 (acetyl K27) Rabbit Polyclonal Abcam Cat #ab4729 Antibody Recombinant Anti-Histone h4 (tri methyl K9) Rabbit Моноклональный ABCAM CAT #AB176916 Антитела Антиистон H4 Antibolod1574 Антитело Анти-ICP4 (58S) Мышиное моноклональное Neal DeLuca Гибридомы доступны в ATCC HB-8183 Клетки и вирусы
Запросить подробный протокол КлеткиVero (почка африканской зеленой мартышки) и MRC5 (легкие плода человека) были получены и размножены в соответствии с рекомендациями ATCC.
В этом исследовании использовались вирусы n12 (DeLuca and Schaffer, 1988), tsKos (Dremel and DeLuca, 2019) и КОС (Смит, 1964). Готовили запасы вируса n12 и титровали в комплементарной клеточной линии ICP4 на основе Vero, E5. Клетки E5 были получены путем стабильной трансфекции клеток Vero геном ICP4, кодируемым на pK1-2 (GenBank Nucleotide JQ407535.1). Клетки Е5 происходят из одной колонии, подтвержденной их способностью дополнять вирус n12, и вестерн-блоттинг оценивал экспрессию ICP4 (DeLuca and Schaffer, 1988). Вирусные штаммы KOS готовили и титровали в клетках Vero. Вирусные штаммы tsKos готовили и титровали в клетках Vero при разрешающей температуре (33,5°C). Все клетки регулярно проверяют на наличие микоплазменной контаминации. Клетки, используемые в этом исследовании, были свободны от микоплазмы.Антитела
Использовали следующие антитела: Pol II 4H8, специфичные к фосфо S5 области повторов С-концевого домена (AbCam #ab5408), TBP (AbCam #ab51841), Sp1 (SantaCruz #sc-17824), Med23 (BD Pharmingen #550429).
), Med1 (этил #A300-793A), h4K4me3 (AbCam #ab12209), h4K27me3 (AbCam #ab6002), h4K27acetyl (AbCam #ab4729), h4K9me3 (AbCam #ab176916), h4 (AbCam #1791) и ICP4 58S ( полученный из гибридомы-ATCC HB8183).Вирусная инфекция
Запросить подробный протоколклеток MRC5 инфицировали 10 БОЕ на клетку. Вирус адсорбировали в солевом растворе с трициновым буфером (TBS) в течение 1 часа при комнатной температуре. Вирусный инокулят удаляли и клетки быстро промывали TBS перед добавлением 2% среды FBS. Зараженные образцы инкубировали при 37°C, если не указано иное.
Чип-секвенирование
Посмотреть подробный протоколЗараженные клетки обрабатывали 5 мл 25% формальдегида в течение 15 минут при комнатной температуре, а затем 5 мл 2,5 М глицина. Все следующие этапы выполняли при 4°C, если не указано иное. Культуры промывали TBS и соскребали в 50 мл FLB [5 мМ 1,4-пиперазиндиэтансульфоновой кислоты (PIPES), pH 8, 85 мМ KCl, 0,5% Igepal CA-630, 1x коктейль ингибиторов протеазы Roche].
Клетки осаждали низкоскоростным центрифугированием, ресуспендировали в 1,1 мл буфера RIPA [1x фосфатно-солевой буфер (PBS), 0,5% дезоксихолат натрия, 0,1% додецилсульфат натрия (SDS), 1x коктейль ингибиторов протеазы Roche]. Образец обрабатывали ультразвуком в течение 6 интервалов по 30 с с помощью ультразвукового устройства Sonics Vibra-Cell VCX 130, оснащенного 3-мм микрозондом, и осаждали при 2000 g в течение 15 мин. 50 мкл сохраняли в качестве входного контроля, а остаток делили поровну для использования в иммунопреципитации (ИП). 2−4 × 10 7 Клетки MRC5 были применены к каждому IP. Образцы подвергали иммунопреципитации 25 мкг (TBP, Sp1) или 10 мкг (Pol II, h4K4me3, h4K27me3, h4K27ac, h4K9me3, h4) антитела. Антитело предварительно связывали с 50 мкл гранул Dynabeads M280 с овечьим антимышиным IgG или с овечьим антикроличьим IgG Dynabeads M280 в 5% бычьем сывороточном альбумине (BSA) 1x PBS в течение ночи. Образцы ДНК связывали с комплексом антитело-гранулы в течение ночи, вращая.
Смеси IP промывали семь раз промывочным буфером LiCl [буфер Tris-HCl 100 мМ pH 7,5, 500 мМ LiCl, 1% Igepal CA-630, 1% дезоксихолат натрия] и один раз буфером Tris-EDTA (TE). Гранулы ресуспендировали в элюирующем буфере IP [1% SDS, 0,1 М NaHCO 3 ] и инкубировали при 65°С в течение 2 часов при 900 об/мин. Входную аликвоту суспендировали в буфере для элюции IP. Вводимые и ИП образцы инкубировали при 65°С при 900 об/мин в течение ночи. Образцы экстрагировали смесью фенол-хлороформ-изоамиловый спирт (25:24:1) и смесью хлороформ-изоамиловый спирт (24:1), а затем очищали с использованием колонок Qiagen PCR cleanup. Каждый образец был количественно определен с использованием флуорометра Qubit 2.0 (Invitrogen), и 2–20 нг были использованы для создания библиотек секвенирования с использованием набора для подготовки библиотеки ДНК NEBNext Ultra II (NEB #E7103S). Библиотеки количественно определяли с использованием набора Agilent DNA 7500 Kit, и образцы смешивали вместе в эквимолярной концентрации.
Одностороннее секвенирование Illumina HiSeq 2500 из 50 пар оснований было проведено в Центральном центре Университета Тафтса.ATAC-секвенирование
Запросить подробный протоколМы адаптировали протокол Buenrostro et al. (2013). Вкратце, 2 миллиона клеток MRC5 помещали в чашки диаметром 60 мм и оставляли расти в течение ночи. Клетки инфицировали, как описано выше. Неинфицированные и инфицированные n12 клетки собирали при 4 HPI. Клетки, инфицированные WT HSV-1, собирали перед репликацией при двух HPI. Зараженные образцы однократно промывали охлажденным TBS и буфером для лизиса-1 [10 мМ Tris-HCl, pH 7,4, 10 мМ NaCl, 3 мМ MgCl 2 ]. Образцы инкубировали с 2 мл буфера для лизиса-2 [10 мМ Tris-HCl, pH 7,4, 10 мМ NaCl, 3 мМ MgCl 2 , 0,1% Igepal CA-630] в течение 3 мин на льду. Клетки осторожно ресуспендировали и перемешивали до тех пор, пока ядра не становились видимыми при окрашивании трипановым синим. Ядра центрифугировали при 500 g в течение 10 мин при 4°C и ресуспендировали в буфере для лизиса-1.
250 мкл (5 × 10 5 клеток) переносили в пробирку эпиндорфа и центрифицировали при 500 g в течение 10 мин при 4°C. Ядра ресуспендировали в 22 мкл буфера TD (каталожный номер Illumina 15027866), 2,5 мкл TDE1 (каталожный номер Illumina 15027865) и 22,5 мкл воды и инкубировали при 37°C в течение 30 мин при осторожном встряхивании. ДНК очищали с использованием набора для очистки MinElute PCR (Qiagen Cat No./ID: 28004). Всего ПЦР-амплификацию проводили в течение 8–14 циклов. Библиотеки количественно определяли с использованием набора Agilent DNA 7500 Kit, и образцы смешивали вместе в эквимолярной концентрации. Секвенирование проводилось в Центральном центре Университета Тафтса, одностороннее секвенирование Illumina HiSeq 2500 из 50 п.н. выполнялось для повтора 1, Illumina Mid-Output NextSeq выполнялось для повторов 2 и 3.Анализ данных
чип-Seq
Запросить подробный протоколДанные были загружены на веб-платформу Galaxy, и мы использовали общедоступный сервер usegalaxy.
org для анализа данных (Afgan et al., 2018). Сначала данные были сопоставлены с использованием Bowtie2 (Langmead and Salzberg, 2012) с геномом человека (hg38), а затем невыровненные чтения были сопоставлены с геномом KOS штамма HSV-1 (KT899744.1). Файлы Bam были визуализированы с использованием bamcoverage DeepTools (Ramirez et al., 2016) с размером ячейки 1 для создания больших файлов. Данные просматривались в программе просмотра IGV и экспортировались в виде файлов EPS. Файлы Bigwig были нормализованы по глубине секвенирования и количеству генома. Сопоставленные чтения умножались на «коэффициент нормы», который рассчитывался как обратное соотношение (Inputcellularreads)/(Inputcellular+viralmappedreads(TMR))×BillionssampleTMR или (Inputviralreads)/TMR×MillionssampleTMR. Эксперименты ChIP-Seq повторяли в общей сложности от 2 до 4 биологических повторов. Нормализованные большие файлы были усреднены между репликами. Тепловые карты и профили генов были созданы с использованием MultiBigwigSummary (Ramirez et al.
, 2016) на нормализованных клеточных файлах bigwig для всех мРНК, аннотированных UCSC. Профили генов и тепловые карты были построены с использованием plotProfile и plotHeatmap (Ramirez et al., 2016). Корреляционный анализ Спирмена был выполнен с использованием программы Deeptools plotCorrelation на multiBigwigSummary, ограниченной клеточными транскриптами (Ramirez et al., 2016).Пиковый вызов
Запросить подробный протоколвирусных пиков были вызваны с использованием пика вызова MACS2 (Feng et al., 2012), объединяя файлы лечения и контроля для каждого состояния. Из-за небольшого размера вирусного генома (151974 п.н.) мы не могли использовать вариант смещающейся модели (—nomodel). Чтобы компенсировать плотное связывание ICP4, мы использовали фиксированную фоновую лямбду в качестве локальной лямбды для каждой области пика и более сложный подход к обработке сигналов для поиска вершин подпиков в каждой обогащенной области пиков (—call-summits).
Клеточные пики были вызваны с использованием MACS2 (Feng et al.
, 2012). Сначала мы удалили неуникально сопоставленные последовательности с помощью SAMtools, отфильтровали SAM или BAM для минимального показателя качества MAPQ, равного 20 (Li et al., 2009). Мы определили приблизительный размер расширения для каждого IP-адреса, используя прогноз MACS2 и усреднив оценку размера между повторами. Мы запустили пик вызовов MACS2 для отдельных повторов и объединенных образцов без модели сдвига (—nomodel). Чтобы определить пики с высокой достоверностью, присутствующие в каждом выходе MACS2, мы использовали Galaxy Operate on Genomic Intervals, Join. Пересечение пиков было проанализировано на предмет размера пересечения и статистики жаккарда с использованием JaccardBed (Ramirez et al., 2016). ChIPseeker был запущен на выходных данных MACS2 для оценки клеточных областей, связанных в каждом состоянии (Yu et al., 2015).Открытие мотива
Запросить подробный протоколBedtools Multiple Intersect (Quinlan and Hall, 2010) использовали для сравнения выходных данных MACS2 для ICP4 IP через 2, 4 и 6 часов.
Файл BED был создан для областей +/- 100 п.н. от вершин каждого идентифицированного пика. Пики, общие для всех трех экспериментальных условий, использовались для создания файла fasta с помощью GetFastaBed (Quinlan and Hall, 2010). Пики, присутствующие во всех трех временных точках, были отправлены в MEME v.4.11.1.0 для анализа мотивов (Bailey et al., 2009).). Консенсусная последовательность на рисунке 1 имела наиболее значимое значение E и была единственным мотивом, обнаруженным более чем в пяти пиках.Корреляционный анализ
Запросить подробный протоколЧтобы оценить качество и воспроизводимость данных, мы оценили нормализованные файлы bigwig для каждой реплики IP. Для выравнивания клеток и вирусов мы использовали MultiBigwigSummary (Ramirez et al., 2016) с размером ячейки 10 000 и 50 п.н. соответственно. Были нанесены на график необработанные количества бункеров и проведен линейный регрессионный анализ (рис. 3 — дополнения к рисунку 1–2).
ATAC-Seq
Посмотреть подробный протоколСначала данные были сопоставлены с использованием Bowtie2 (Langmead and Salzberg, 2012) с геномом человека (hg38), а затем невыровненные чтения были сопоставлены с геномом KOS штамма HSV-1 (KT899744.
1) со следующими параметрами: –no-unal –локальные –очень чувствительные-локальные –недискордантные –не смешанные –содержат –перекрываются –ласточкин хвост –phred33. Приблизительный размер фрагмента для парных данных чтения концов определяли из сопоставленных файлов bam с использованием CollectInsertSizeMetrics (Broad Institute, Picard). Файлы Bam были визуализированы с использованием bamcoverage DeepTools (Ramirez et al., 2016) с размером ячейки 1 для создания больших файлов. Данные просматривались в программе просмотра IGV и экспортировались в виде файлов EPS. Файлы сотовых больших парней были нормализованы для глубины секвенирования, значения по оси Y отображают количество прочтений на миллиард общих прочтений. Файлы вирусных шишек были дополнительно нормализованы по количеству копий вирусного генома, см. Таблицу 3C. Значения по оси Y представляют собой сопоставленные считывания на миллиард общих чтений на число копий вирусного генома. Нормализованные большие файлы были усреднены между тремя биологическими повторами.
Тепловые карты и профили генов были созданы с использованием MultiBigwigSummary (Ramirez et al., 2016) на нормализованных клеточных файлах bigwig для всех мРНК, аннотированных UCSC. Профили генов и тепловые карты были построены с использованием plotProfile и plotHeatmap (Ramirez et al., 2016). Чтобы рассчитать процент общей ДНК, соответствующей вирусу или хозяину при инфекции n12 и WT HSV-1, мы использовали входные чтения ChIP-Seq. Мы рассчитали средний процент от общего числа прочтений, которые соответствовали вирусу или хозяину, в четырех образцах ChIP-Seq биологической репликации. Мы использовали это значение для расчета количества вирусных геномов, содержащихся в каждом ядре. Это значение использовалось для определения наблюдаемого обогащения тегами по отношению к фактическому количеству присутствующего содержимого генома.Доступность данных
Все данные общедоступны в базе данных SRA (PRJNA553543, PRJNA553555, PRJNA553559, PRJNA553563, PRJNA508791).
Были сгенерированы следующие наборы данных
- Сара Э Дремел
- Нил ДеЛука
(2019) Архив чтения последовательности
ID PRJNA553563.
ICP4 ChIP-Seq продуктивной инфекции WT (KOS) HSV-1 в клетках MRC5.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA553563
- Сара Дремел
- Нил ДеЛука
(2019) Архив чтения последовательности
ID PRJNA553559. ATAC-Seq WT (KOS) и ICP4 null (n12) Продуктивная инфекция HSV-1 в клетках MRC5.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA553559
- Сара Дремел
- Нил ДеЛука
(2019) Архив чтения последовательности
ID PRJNA553555. GTF ChIP-Seq WT (KOS) и ICP4 null (n12) Продуктивная инфекция HSV-1 в клетках MRC5.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA553555
- Сара Э Дремел
- Нил ДеЛука
(2019) Архив чтения последовательности
ID PRJNA553543.
Histone ChIP-Seq WT (KOS) и ICP4 null (n12) Продуктивная инфекция HSV-1 в клетках MRC5.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA553543
Были использованы следующие ранее опубликованные наборы данных
- Сара Э Дремел
- Нил ДеЛука
(2019) Архив чтения последовательности
ID PRJNA508791. ChIP-Seq продуктивной инфекции HSV-1 (tsKos).
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA508791
Каталожные номера
- Абриш RG
- Эйдем ТМ
- Яковчук П
- Кугель JF
- Гудрич JA
(2015) Инфекция вирусом простого герпеса 1 вызывает почти полную потерю присутствия РНК-полимеразы II в геноме клетки-хозяина
Journal of Virology 90 :2503–2513.

https://doi.org/10.1128/JVI.02665-15
- пабмед
- Google ученый
- Афган E
- Бейкер Д
- Батут Б
- ван ден Бик М
- Бувье D
- Чех М
- Чилтон Дж
- Клементс Д
- Кораор N
- Грюнинг BA
- Герлер А
- Хиллман-Джексон J
- Хильтеманн S
- Джалили В
- Раше H
- Соранцо N
- Гекс J
- Тейлор Дж
- Некрутенко А
- Бланкенберг D
(2018) Платформа Galaxy для доступных, воспроизводимых и совместных биомедицинских анализов: обновление 2018 г.

Nucleic Acids Research 46 :W537–W544.
https://doi.org/10.1093/нар/gky379
- пабмед
- Google ученый
- Алвин JC
- Стейнхарт WL
- Хилл CW
(1974) Транскрипция ДНК герпеса простого типа 1 в ядрах, выделенных из инфицированных клеток HEp-2 и KB
Вирусология 60 :302–307.
https://doi.org/10.1016/0042-6822(74)
-0
- пабмед
- Google ученый
- Бейли TL
- Боден М
- Буске FA
- Фрит М
- Грант CE
- Клементи Л
- Рен Дж
- Ли WW
- Благородный WS
(2009) MEME SUITE: инструменты для обнаружения и поиска мотивов
Nucleic Acids Research 37 :W202–W208.

https://doi.org/10.1093/нар/гкп335
- пабмед
- Google ученый
- Баттерсон W
- Ройзман Б
(1983)
Характеристика фактора, ассоциированного с вирионом простого герпеса, ответственного за индукцию альфа-генов
Journal of Virology 46 :371–377.
- пабмед
- Google ученый
- Биркенхойер CH
- Данко CG
- Бейнс JD
(2018) Вирус простого герпеса 1 резко изменяет загрузку и расположение РНК-полимеразы II в генах хозяина на ранних стадиях инфекции
Журнал вирусологии 92 :e02184-17.

https://doi.org/10.1128/JVI.02184-17
- пабмед
- Google ученый
- Буэнростро JD
- Гиреси PG
- Заба LC
- Чанг HY
- Гринлиф WJ
(2013) Транспозиция нативного хроматина для быстрого и чувствительного эпигеномного профилирования открытого хроматина, ДНК-связывающих белков и положения нуклеосом
Nature Methods 10 :1213–1218.
https://doi.org/10.1038/nmeth.2688
- пабмед
- Google ученый
- Кэмпбелл ME
- Палфриман JW
- Престон см
(1984) Идентификация последовательностей ДНК вируса простого герпеса, которые кодируют транс-действующий полипептид, ответственный за стимуляцию непосредственной ранней транскрипции
Журнал молекулярной биологии 180 :1–19.

https://doi.org/10.1016/0022-2836(84)-3
- пабмед
- Google ученый
- Карроцца MJ
- ДеЛука Н.А.
(1996) Взаимодействие белка вирусного активатора ICP4 с TFIID через TAF250
Молекулярная и клеточная биология 16 :3085–3093.
https://doi.org/10.1128/MCB.16.6.3085
- пабмед
- Google ученый
- Клифф AR
- Нож DM
(2008) Вирус простого герпеса ICP0 способствует как удалению гистонов, так и ацетилированию вирусной ДНК во время литической инфекции
Журнал вирусологии 82 :12030–12038.

https://doi.org/10.1128/JVI.01575-08
- пабмед
- Google ученый
- Коэн DM
- Вайнхаймер СП
- Макнайт SL
(1986) Генетический подход к распознаванию промотора во время трансиндукции экспрессии вирусного гена
Наука 234 :53–59.
https://doi.org/10.1126/science.3018926
- пабмед
- Google ученый
- Кортни Р.Дж.
- Бенеш-Мельник М
(1974) Выделение и характеристика крупномолекулярного полипептида вируса простого герпеса типа 1
Вирусология 62 :539–551.

https://doi.org/10.1016/0042-6822(74)
-0
- пабмед
- Google ученый
- ДеЛука Н.А.
- Маккарти AM
- Шаффер PA
(1985)
Выделение и характеристика делеционных мутантов вируса простого герпеса типа 1 в гене, кодирующем немедленно-ранний регуляторный белок ICP4
Journal of Virology 56 :558–570.
- пабмед
- Google ученый
- ДеЛука Н.А.
- Шаффер PA
(1988)
Физические и функциональные домены регуляторного белка транскрипции вируса простого герпеса ICP4
Journal of Virology 62 :732–743.

- пабмед
- Google ученый
- Дембовски JA
- ДеЛука Н.А.
(2015) Селективное привлечение ядерных факторов к продуктивно реплицирующимся геномам вируса простого герпеса
PLOS Патогены 11 :e1004939.
https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1004939
- пабмед
- Google ученый
- Дембовски JA
- ДеЛука Н.А.
(2018) Временные взаимодействия вирусного генома и белка определяют отдельные стадии продуктивной герпесвирусной инфекции
mBio 9 :e01182-18.

https://doi.org/10.1128/mBio.01182-18
- пабмед
- Google ученый
- ДиДонато JA
- Шпицнер JR
- Мюллер МТ
(1991) Прогностическая модель распознавания ДНК белком вируса простого герпеса ICP4
Journal of Molecular Biology 219 : 451–470.
https://doi.org/10.1016/0022-2836(91)
-A- пабмед
- Google ученый
- Диксон РА
- Шаффер PA
(1980)
Картирование тонкой структуры и функциональный анализ чувствительных к температуре мутантов в гене, кодирующем белок VP175 вируса простого герпеса типа 1, непосредственно ранний белок VP175
Journal of Virology 36 :189.

- пабмед
- Google ученый
- Дремел SE
- ДеЛука Н.А.
(2019) Репликация генома влияет на связывание факторов транскрипции, опосредуя каскад транскрипции вируса простого герпеса
PNAS 116 :3734–3739.
https://doi.org/10.1073/pnas.1818463116
- пабмед
- Google ученый
- Эверетт РД
- Сурвинос G
- Орр А
(2003) Рекрутирование белка ICP4, регулирующего транскрипцию вируса простого герпеса типа 1, в очаги рядом с ND10 в живых инфицированных клетках
Journal of Virology 77 :3680–3689.

https://doi.org/10.1128/JVI.77.6.3680-3689.2003
- пабмед
- Google ученый
- Фабер SW
- Уилкокс КВ
(1986) Ассоциация регуляторного белка ICP4 вируса простого герпеса со специфическими последовательностями нуклеотидов в ДНК
Исследование нуклеиновых кислот 14 :6067–6083.
https://doi.org/10.1093/nar/14.15.6067
- пабмед
- Google ученый
- Фэн Дж
- Лю Т
- Цинь Б
- Чжан И
- Лю XS
(2012) Идентификация обогащения ChIP-seq с использованием MACS
Nature Protocols 7 :1728–1740.

https://doi.org/10.1038/nprot.2012.101
- пабмед
- Google ученый
- Ференци MW
- ДеЛука Н.А.
(2009) Эпигенетическая модуляция экспрессии генов из покоящихся геномов вируса простого герпеса
Journal of Virology 83 :8514–8524.
https://doi.org/10.1128/JVI.00785-09
- пабмед
- Google ученый
- Честность РВ
- Ройзман Б
(1974а)
Регуляция макромолекулярного синтеза вируса герпеса
Journal of Virology 14 :8–19.

- пабмед
- Google ученый
- Честность РВ
- Ройзман Б
(1974б)
Регуляция макромолекулярного синтеза вируса герпеса. I. каскадная регуляция синтеза трех групп вирусных белков
Journal of Virology 14 :8–19.
- пабмед
- Google ученый
- Честность РВ
- Ройзман Б
(1975) Регуляция макромолекулярного синтеза герпесвируса: для последовательного перехода синтеза полипептидов необходимы функциональные вирусные полипептиды
PNAS 72 :1276–1280.

https://doi.org/10.1073/pnas.72.4.1276
- Google ученый
- Имбальцано AN
- Коэн DM
- ДеЛука Н.А.
(1991)
Трансактиватор вируса простого герпеса ICP4 оперативно заменяет клеточный фактор транскрипции Sp1 для эффективной экспрессии гена вирусной тимидинкиназы
Journal of Virology 65 :565–574.
- пабмед
- Google ученый
- Нож DM
- Клифф А
(2008) Контроль хроматина литической и латентной инфекции вируса простого герпеса
Nature Reviews Microbiology 6 : 211–221.

https://doi.org/10.1038/nrmicro1794
- пабмед
- Google ученый
- Куп КЕ
- Дункан Дж
- Смайли младший
(1993)
Сайты связывания белка ICP4 вируса простого герпеса непосредственно-раннего возраста обуславливают повышенную зависимость репликации вирусной ДНК от промоторов простой модели, расположенных в вирусном геноме
Journal of Virology 67 :7254–7263.
- пабмед
- Google ученый
- Куддус РХ
- ДеЛука Н.
А.
(2007) ДНК-зависимая олигомеризация регуляторного белка вируса простого герпеса типа 1 ICP4
Journal of Virology 81 :9230–9237.
https://doi.org/10.1128/JVI.01054-07
- пабмед
- Google ученый
- Лэнгмид Б
- Зальцберг SL
(2012) Быстрое выравнивание с промежутками считывания с помощью галстука-бабочки 2
Nature Methods 9 :357–359.
https://doi.org/10.1038/nmeth.1923
- Google ученый
- Лестер JT
- ДеЛука Н.
А.
(2011) Вирус простого герпеса 1 ICP4 образует комплексы с TFIID и медиатором в инфицированных вирусом клетках
Journal of Virology 85 :5733–5744.
https://doi.org/10.1128/JVI.00385-11
- пабмед
- Google ученый
- Ли Х
- Хэндсейкер B
- Высокер А
- Феннелл Т
- Руан Дж
- Гомер N
- Март Г
- Абеказис G
- Дурбин Р
- Подгруппа обработки данных проекта 1000 Genome
(2009) Выравнивание последовательностей/формат карты и SAMtools
Биоинформатика 25 :2078–2079.

https://doi.org/10.1093/биоинформатика/btp352
- пабмед
- Google ученый
- Лян И
- Фогель JL
- Нараянан А
- Пэн Х
- Кристи ТМ
(2009) Ингибирование гистондеметилазы LSD1 блокирует литическую репликацию и реактивацию α-герпесвируса с латентного периода
Природная медицина 15 :1312–1317.
https://doi.org/10.1038/nm.2051
- Google ученый
- МакГеоч DJ
- Долан А
- Дональд С
- Риксон FJ
(1985) Определение последовательности и генетического содержания короткой уникальной области в геноме вируса простого герпеса типа 1
Journal of Molecular Biology 181 :1–13.

https://doi.org/10.1016/0022-2836(85)-1
- пабмед
- Google ученый
- МакГеоч DJ
- Долан А
- Дональд С
- Брауэр DH
(1986) Полная последовательность ДНК области коротких повторов в геноме вируса простого герпеса типа 1
Nucleic Acids Research 14 :1727–1745.
https://doi.org/10.1093/nar/14.4.1727
- пабмед
- Google ученый
- МакГеоч DJ
- Далримпл MA
- Дэвисон AJ
- Долан А
- Рама МС
- Макнаб D
- Перри ЖЖ
- Скотт JE
- Тейлор П
(1988) Полная последовательность ДНК длинной уникальной области в геноме вируса простого герпеса типа 1
Journal of General Virology 69 :1531–1574.

https://doi.org/10.1099/0022-1317-69-7-1531
- пабмед
- Google ученый
- Максвигген DT
- Хансен AS
- Тевес СС
- Мари-Нелли H
- Хао Y
- Хекерт AB
- Умемото КК
- Дугаст-Дарзак C
- Тиан Р
- Дарзак X
(2019) Доказательства ДНК-опосредованной ядерной компартментализации, отличной от фазового разделения
eLife 8 :e47098.

https://doi.org/10.7554/eLife.47098
- пабмед
- Google ученый
- Пауэлл КЛ
- Пурифой DJ
(1976) ДНК-связывающие белки клеток, инфицированных вирусом простого герпеса 1 и 2 типа
Интервирусология 7 :225–239.
https://doi.org/10.1159/000149955
- пабмед
- Google ученый
- Престон см
(1979)
Контроль синтеза мРНК вируса простого герпеса 1 типа в клетках, инфицированных вирусом дикого типа или термочувствительным мутантом tsK
Journal of Virology 29 :275–284.

- пабмед
- Google ученый
- Престон см
- Рама МС
- Кэмпбелл ME
(1988) Комплекс, образованный между клеточными компонентами и структурным полипептидом ВПГ, связывается с последовательностью ДНК, регулирующей непосредственно ранний ген вируса
Сотовый 52 :425–434.
https://doi.org/10.1016/S0092-8674(88)80035-7
- пабмед
- Google ученый
- Куинлан AR
- Зал ИМ
(2010) BEDTools: гибкий набор утилит для сравнения геномных признаков
Биоинформатика 26 :841–842.

https://doi.org/10.1093/биоинформатика/btq033
- пабмед
- Google ученый
- Рамирес Ф
- Райан ДП
- Грюнинг Б
- Бхардвадж В
- Килперт Ф
- Рихтер AS
- Хейн S
- Дюндар F
- Манке Т
(2016) deepTools2: веб-сервер нового поколения для глубокого анализа данных
Nucleic Acids Research 44 :W160–W165.
https://doi.
org/10.1093/nar/gkw257- пабмед
- Google ученый
- Ривера-Гонсалес R
- Имбальцано AN
- Гу Б
- Делука Н.А.
(1994) Роль репрессорной активности ICP4 во временной экспрессии промоторов транскриптов IE-3 и связанных с латентностью во время инфекции HSV-1
Вирусология 202 :550–564.
https://doi.org/10.1006/viro.1994.1377
- пабмед
- Google ученый
- Сампат П
- Делука Н.
А.
(2008) Связывание ICP4, ТАТА-связывающего белка и РНК-полимеразы II с немедленным ранним, ранним и поздним промотором вируса простого герпеса типа 1 в инфицированных вирусом клетках
Journal of Virology 82 :2339–2349
https://doi.org/10.1128/JVI.02459-07
- пабмед
- Google ученый
- Смайли младший
- Джонсон, округ Колумбия,
- Пайзер ЛИ
- Эверетт РД
(1992)
Сайты связывания ICP4 в промоторе гликопротеина D (gD) вируса простого герпеса типа 1 не важны для эффективной транскрипции gD во время вирусной инфекции
Journal of Virology 66 :623–631.

- пабмед
- Google ученый
- Смит KO
(1964) Связь между оболочкой и инфекционностью вируса простого герпеса
Экспериментальная биология и медицина 115 :814–816.
https://doi.org/10.3181/00379727-115-29045
- Google ученый
- Стерн S
- Танака М
- Герр W
(1989) Гомеодомен Oct-1 направляет образование мультибелково-ДНК комплекса с трансактиватором HSV VP16
Природа 341 :624–630.

https://doi.org/10.1038/341624a0
- пабмед
- Google ученый
- Стерн S
- Герр W
(1991) Транс-активатор вируса простого герпеса VP16 распознает гомео-домен Oct-1: свидетельство субдомена распознавания гомео-домена
Гены и развитие 5 :2555–2566.
https://doi.org/10.1101/gad.5.12b.2555
- пабмед
- Google ученый
- Вагнер ЛМ
- ДеЛука Н.А.
(2013) Временная ассоциация вируса простого герпеса ICP4 с клеточными комплексами, функционирующими на нескольких этапах транскрипции PolII
PLOS ONE 8 :e78242.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0078242
- пабмед
- Google ученый
- Уотсон РДЖ
- Клементс JB
(1980) Функция вируса простого герпеса типа 1 постоянно необходима для раннего и позднего синтеза вирусной РНК
Природа 285 :329–330.
https://doi.org/10.1038/285329a0
- пабмед
- Google ученый
- Яо Ф
- Кортни RJ
(1989)
Основной белок, регулирующий транскрипцию (ICP4) вируса простого герпеса типа 1, связан с очищенными вирионами
Journal of Virology 63 :3338–3344.

- пабмед
- Google ученый
- Ю Г
- Ван LG
- Он QY
(2015) ChIPseeker: пакет R/Bioconductor для аннотации, сравнения и визуализации пиков ChIP
Биоинформатика 31 :2382–2383.
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv145
- пабмед
- Google ученый
- Kate Barnes
Письмо-решение
Благодарим вас за представление статьи «Нуклеопротеин простого герпеса создает конкурентную среду, способствующую надежной транскрипции вируса и отключению хозяина» на рассмотрение eLife .
Ваша статья была рассмотрена тремя рецензентами, один из которых является членом нашего Совета редакторов-рецензентов, а за оценкой наблюдала Джессика Тайлер в качестве старшего редактора. Следующее лицо, участвовавшее в рассмотрении вашей заявки, согласилось раскрыть свою личность: Ларс Дёлькен (Рецензент №2).
Рецензенты обсудили обзоры друг с другом, и редактор-рецензент подготовил это решение, чтобы помочь вам подготовить исправленное представление.
Резюме:
В рукописи описывается, как белок ICP4 ВПГ-1 играет ключевую роль в перепрограммировании клеточного механизма транскрипции Pol II. Авторы показывают, что ICP4 предпочтительно связывается с вирусным геномом и образует вирусный нуклеопротеин, который затем предпочтительно рекрутирует факторы транскрипции Pol II в вирусный геном, эффективно вызывая отключение хозяина. По-видимому, ICP4 выгодно связывается с поступающей голой вирусной ДНК на ранних этапах заражения. В целом, статья описывает новое и важное свойство белка ICP4 в жизненном цикле ВПГ.
Однако рецензенты подняли ряд вопросов, которые следует рассмотреть в пересмотренном представлении.
Существенные изменения:
1) У нулевых мутантов ICP4 все еще можно наблюдать относительно высокий охват считывания для связывания ICP4 (например, рисунок 2 — дополнение к рисунку 1 и другие). Как авторы объясняют этот паттерн для нулевого мутанта ICP4, у которого не должно наблюдаться связывания ICP4? Если такое покрытие представляет собой неспецифический фон, авторы должны явно указать, были ли фоновые чтения вычтены из графиков покрытия связывания ICP4 на всех рисунках?
2) Основной вывод авторов заключается в том, что ICP4 не только связывает специфический мотив вирусных промоторов E на ранних стадиях инфекции, но и беспорядочно связывает поступающую вирусную ДНК. Хотя количественный анализ убедительно подтверждает их гипотезу, следует рассмотреть и более тщательно обсудить другие объяснения и, в частности, последствия их открытия. Следует отметить, что влияние ICP4 на доступность вирусного генома было довольно небольшим (в 2,8 раза по сравнению с 4-кратным).
В чем преимущество вируса, рекрутирующего ICP4 независимым от последовательности способом в вирусный геном? Как это способствует различиям в промоторах E и L? Авторам следует расширить свое обсуждение этого вопроса.
3) Авторы заявляют, что связывание ICP4 с клеточным геномом ограничивается доступными областями клеточного генома, а именно промоторными областями. Однако хорошо известно, что ICP4 связывается с медиатором, который демонстрирует ту же картину распределения, что и ICP4, в клеточных генах на ранних стадиях инфекции, как и ICP4. Поскольку специфические мотивы связывания ICP4 не объясняют связывание ICP4 с клеточными промоторными областями, альтернативное объяснение состоит в том, что ICP4 рекрутируется в клеточные промоторные области посредством его взаимодействия с Mediator (а не благодаря его ДНК-связывающей активности). ATAC-seq также выявляет участки генома, которые становятся «доступными» независимо от медиатора. Авторы должны проверить совместную локализацию прочтений ICP4 с пиками ATAC-seq за пределами промоторных областей (без перекрывающихся прочтений Mediator).
4) В разделе «Антитела» раздела «Материалы и методы» должно быть указано, что антитело Pol II специфично в отношении фосфорилированных остатков серина 5 CTD. Как правило, следует избегать использования клона 4H8 антитела Pol II в качестве показателя общей занятости pol II. Хотя этот клон обычно используется для измерения общей занятости pol II, фосфо-серин 5 обогащен по сравнению с общим pol II в промоторах и сайтах сплайсинга. Это предубеждение, во всяком случае, было полезным для авторов, поскольку они больше всего сосредоточились на промоторах, хотя это может помешать более глубокому анализу в будущем в отношении других этапов транскрипции или экспериментальных условий, в которых фосфорилирование серина 5 изменено. . Таким образом, важно, чтобы это смещение (заявленное на веб-сайте производителя) сразу бросалось в глаза читателю.
5) Авторы адаптировали шкалу оси Y на ряде рисунков, чтобы обеспечить лучшую визуализацию своих данных. Хотя это было сделано хорошо для большинства рисунков, некоторые корректировки масштаба затрудняют сравнение результатов.
Например, на рис. 2В авторы показывают занятость polII, а также ТВР. на двух выбранных вирусных генах. К сожалению, ось Y резко различается между панелями, что очень затрудняет сравнение (например, Sp1 32 312 против 11 877). Эти различия также затрудняют сравнение мутантного n12 и вируса дикого типа на рис. 3 — дополнение к рисунку 3. Авторам следует стандартизировать шкалы по оси Y, чтобы можно было сравнивать панели и избегать ошибочных интерпретаций.
6) Подраздел «ICP4 как фактор транскрипции вируса и как хроматин»: в настоящее время неясно, происходит ли рекрутирование основных факторов транскрипции IE во входящие вирусные геномы только при инфекции HSV или также при других герпесвирусах, например, ЦМВ-инфекция. Поэтому в настоящее время нет доказательств того, что это объясняет различия в кинетике литической репликации между разными герпесвирусами. Интересно, что относительный вклад экспрессии вирусных генов в течение первых 2 часов инфекции MCMV даже выше, чем наблюдаемый для HSV-1.
Однако репликация ДНК MCMV не начинается до 12 ч p.i. тогда как он инициируется уже через 2 ч p.i. при инфекции ВПГ-1. Двух часов лечения интерфероном недостаточно, чтобы вызвать сильное защитное противовирусное состояние. Таким образом, реакция хозяина вряд ли предотвратит репликацию вирусной ДНК при инфекции MCMV, которая уже начинается через 2 ч после заражения. В совокупности это является сильным аргументом против важной роли рекрутирования ICP4 в вирусные геномы в объяснении различий в кинетике репликации между различными герпесвирусами. Принимая во внимание консервативный каскад экспрессии генов IE, E, L, можно предположить, что покрытие входящих вирусных геномов основным вирусным трансактиватором является консервативной особенностью герпесвирусов.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109.027
Ответ автора
Основные версии:
1) У нулевых мутантов ICP4 все еще можно наблюдать относительно высокий охват считывания для связывания ICP4 (например, рисунок 2 — дополнение к рисунку 1 и др.
). Как авторы объясняют этот паттерн для нулевого мутанта ICP4, у которого не должно наблюдаться связывания ICP4?
ICP4 упаковывается в вирусный тегумент и, таким образом, проникает в клетку с заражающим вирионом. Чтобы получить запасы нулевого вируса ICP4, мы должны вырастить вирус в дополнительных клетках, которые продуцируют ICP4. Таким образом, n12 все еще имеет ICP4, упакованный в вирионы, но не продуцирует зарождающийся ICP4 во время инфекции. Мы не можем сказать, связаны ли считывания, которые мы видим с ICP4 ChIP-seq инфекции n12, из-за входящего тегумента ICP4, связывающего вирусный геном, или ICP4 приносит фрагменты вирусного генома в тегумент во время продукции вириона в комплементарных клетках. Чтобы разъяснить этот факт читателям, мы добавили в текст следующее:
«Было относительно небольшое количество прочтений в ICP4 ChIP n12 (рис. 2A, рис. 2 — дополнение к рисунку 1). […] Хотя окончательный источник этих прочтений в настоящее время не ясен, степень связывания ICP4 из вириона с ДНК недостаточна для стимулирования транскрипционных комплексов на ранних и поздних вирусных генах».
Если такое покрытие представляет собой неспецифический фон, авторы должны явно указать, были ли фоновые чтения вычтены из графиков покрытия связывания ICP4 на всех рисунках?
Мы не вычитали входные или фоновые чтения ни из каких наших данных ChIP-seq. Данные были умножены на установленный коэффициент, чтобы скорректировать глубину секвенирования и количество копий вирусного генома (дополнительные сведения см. в разделе «Материалы и методы»).
2) Основной вывод авторов заключается в том, что ICP4 не только связывает специфический мотив вирусных промоторов E на ранних стадиях инфекции, но и беспорядочно связывает поступающую вирусную ДНК. Хотя количественный анализ убедительно подтверждает их гипотезу, следует рассмотреть и более тщательно обсудить другие объяснения и, в частности, последствия их открытия. Следует отметить, что влияние ICP4 на доступность вирусного генома было довольно небольшим (в 2,8 раза по сравнению с 4-кратным).
Мы добавили панель к рисунку 3, чтобы продемонстрировать отсутствие различий в занятости нуклеосом в отсутствие ICP4. Кроме того, мы повторили эксперимент ATAC-Seq с двумя дополнительными биологическими повторами, которые подтвердили исходные данные. Теперь мы скорректировали рисунок 3, включив в него все биологические повторы. Расчеты в таблице 3C были скорректированы с учетом новых данных. Теперь мы наблюдаем, что n12 и вирус WT имеют обогащение метки в 2,2 и 2 раза соответственно.
В чем преимущество вируса, рекрутирующего ICP4 независимым от последовательности способом в вирусный геном? Как это способствует различиям в промоторах E и L? Авторам следует расширить свое обсуждение этого вопроса.
Добавлено следующее:
«Наше наблюдение, что ICP4 покрывает вирусный геном, уникальный фенотип рекрутирования для белка, который функционирует при рекрутировании GTF, вероятно, отражает архитектуру вирусного генома.
[…] Также возможно, что относительно высокая плотность ICP4 в вирусном геноме до репликации ДНК может служить для подавления транскрипции истинных поздних промоторов, которые содержат только сайты связывания для основных GTF. Было показано, что связывание ICP4 может в большей степени зависеть от репликации ДНК для экспрессии с относительно простых промоторов (Koop et al., 19).93; Ривера-Гонсалес и др., 1994).
3) Авторы заявляют, что связывание ICP4 с клеточным геномом ограничивается доступными областями клеточного генома, а именно промоторными областями. Однако хорошо известно, что ICP4 связывается с медиатором, который демонстрирует ту же картину распределения, что и ICP4, в клеточных генах на ранних стадиях инфекции, как и ICP4. Поскольку специфические мотивы связывания ICP4 не объясняют связывание ICP4 с клеточными промоторными областями, альтернативное объяснение состоит в том, что ICP4 рекрутируется в клеточные промоторные области посредством его взаимодействия с Mediator (а не благодаря его ДНК-связывающей активности).
Мы согласны с тем, что ICP4 может стабилизироваться при связывании с клеточными промоторами посредством хорошо известных взаимодействий с компонентами Mediator и TFIID. Однако это не умаляет способности ICP4 напрямую связывать двухцепочечную ДНК, которая хорошо известна in vivo и in vitro. Мы добавили следующее:
«Кроме того, мы обнаружили, что ICP4 специфически связывается там, где отсутствуют гистоны, рядом с эухроматическими маркерами. […] GTF, присутствующие на этих клеточных промоторах, а именно комплекс TFIID и Mediator, могут дополнительно стабилизировать связывание ICP4 на этих промоторах посредством их хорошо охарактеризованных взаимодействий (Carrozza and DeLuca, 19).96; Лестер и Делука; Вагнер и ДеЛука, 2013 г.)».
ATAC-seq также выявляет участки генома, которые становятся «доступными» независимо от медиатора. Авторы должны проверить совместную локализацию прочтений ICP4 с пиками ATAC-seq за пределами промоторных областей (без перекрывающихся прочтений Mediator).
Мы поняли, что рисунок 5 — дополнение к рисунку 2 не был включен в PDF-файл, отправленный рецензентам, и мы это исправили. На рисунке 5 — дополнение к рисунку 2 мы показываем, что пики ICP4 были в основном локализованы (> 80%) в пределах 1 килобаз от промоторов мРНК, на которые есть ссылки в подразделе «Связывание ICP4 ограничено доступными областями клеточного генома». По этой причине мы ограничили наш анализ в статье промоторными областями.
4) В разделе «Антитела» раздела «Материалы и методы» должно быть указано, что антитело Pol II специфично в отношении фосфорилированных остатков серина 5 CTD. Как правило, следует избегать использования клона 4H8 антитела Pol II в качестве показателя общей занятости pol II. Хотя этот клон обычно используется для измерения общей занятости pol II, фосфо-серин 5 обогащен по сравнению с общим pol II в промоторах и сайтах сплайсинга. Это предубеждение, во всяком случае, было полезным для авторов, поскольку они больше всего сосредоточились на промоторах, хотя это может помешать более глубокому анализу в будущем в отношении других этапов транскрипции или экспериментальных условий, в которых фосфорилирование серина 5 изменено.
. Таким образом, важно, чтобы это смещение (заявленное на веб-сайте производителя) сразу бросалось в глаза читателю.
Мы добавили следующее:
«Во всех IP Pol II мы использовали антитело, которое преимущественно связывается с фосфо S5 С-концевой области повтора домена. Эта посттрансляционная модификация связана с Pol II, обнаруженным на промоторах мРНК и сайтах сплайсинга».
«специфический для фосфо S5 повторяющейся области С-концевого домена»
5) Авторы адаптировали шкалу оси Y на ряде рисунков, чтобы обеспечить лучшую визуализацию своих данных. Хотя это было сделано хорошо для большинства рисунков, некоторые корректировки масштаба затрудняют сравнение результатов. Например, на рис. 2В авторы показывают занятость polII, а также ТВР. на двух выбранных вирусных генах. К сожалению, ось Y резко различается между панелями, что очень затрудняет сравнение (например, Sp1 32 312 против 11 877). Эти различия также затрудняют сравнение мутантного n12 и вируса дикого типа на рис.
3 — дополнение к рисунку 3. Авторам следует стандартизировать шкалы по оси Y, чтобы можно было сравнивать панели и избегать ошибочных интерпретаций.
Рисунок 2B и рисунок 3 — дополнение к рисунку 3A были скорректированы таким образом, чтобы оси Y для каждого IP были одинаковыми на всех панелях.
6) Подраздел «ICP4 как фактор транскрипции вируса и хроматин»: в настоящее время неясно, происходит ли рекрутирование основных факторов транскрипции IE в поступающие вирусные геномы только при инфекции HSV или также при других герпесвирусах, например, ЦМВ-инфекция. Поэтому в настоящее время нет доказательств того, что это объясняет различия в кинетике литической репликации между разными герпесвирусами. Интересно, что относительный вклад экспрессии вирусных генов в течение первых 2 часов инфекции MCMV даже выше, чем наблюдаемый для HSV-1. Однако репликация ДНК MCMV не начинается до 12 ч p.i. тогда как он инициируется уже через 2 ч p.i. при инфекции ВПГ-1.
Двух часов лечения интерфероном недостаточно, чтобы вызвать сильное защитное противовирусное состояние. Таким образом, реакция хозяина вряд ли предотвратит репликацию вирусной ДНК при инфекции MCMV, которая уже начинается через 2 ч после заражения. В совокупности это является сильным аргументом против важной роли рекрутирования ICP4 в вирусные геномы в объяснении различий в кинетике репликации между различными герпесвирусами. Принимая во внимание консервативный каскад экспрессии генов IE, E, L, можно предположить, что покрытие входящих вирусных геномов основным вирусным трансактиватором является консервативной особенностью герпесвирусов.
Мы удалили предложение, относящееся к этому, в конце Обсуждения.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109.028
Статья и информация об авторе
Сведения об авторе
Сара Э. Дремел
Кафедра микробиологии и молекулярной генетики, Медицинская школа Университета Питтсбурга, Питтсбург, СШАВклад
Концептуализация, Курирование данных, Формальный анализ, Получение финансирования, Исследование, Методология, Написание — первоначальный проект, Написание — обзор и редактированиеКонкурирующие интересы
Конкурирующие интересы не заявлены «Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0003-0968-3090Нил ДеЛука
Кафедра микробиологии и молекулярной генетики, Медицинская школа Университета Питтсбурга, Питтсбург, СШАВклад
Концептуализация, Надзор, Привлечение финансирования, Исследование, Методология, Написание — первоначальный проект, Написание — обзор и редактированиеДля корреспонденции
ndeluca@pitt.
eduКонкурирующие интересы
Конкурирующие интересы не заявлены «Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0001-8381-8577
Финансирование
Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний (R01AI30612)
- Нил ДеЛука
Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний (F31AI36251)
- Сара Э Дремел
Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний (T32AI060525)
- Сара Э. Дремел
Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний (R21AI143179)
- Нил ДеЛука
Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и интерпретации данных или принятии решения о представлении работы для публикации.
Благодарности
Эта работа была поддержана грантами NIH AI030612 и AI143179.к НАД. SED был поддержан учебными грантами NIH T32AI060525 и F31AI36251.
Мы благодарим сотрудников лаборатории DeLuca за вдумчивые обсуждения, связанные с этим проектом, и Фрэнсис Сиврич за техническую помощь.
Старший редактор
- Джессика К. Тайлер, Weill Cornell Medicine, США
Редактор-рецензент
- Стипан Йонич, Университет Риеки, Хорватия
Рецензент
- Ларс Дёлькен, Университет Вюрцбурга, Германия
История публикаций
- Поступило: 15 августа 2019 г.
- Принято: 9 октября 2019 г.
- Версия записи опубликована: 22 октября 2019 г. (версия 1)
Авторское право
© 2019, Dremel and DeLuca
Эта статья распространяется в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution, которая разрешает неограниченное использование и распространение при условии указания автора и источника.
Метрики
Счетчик цитирования статей, полученный путем опроса самого высокого числа из следующих источников: Scopus, Crossref, PubMed Central.
Ссылки для скачивания
Список ссылок, состоящий из двух частей, для загрузки статьи или частей статьи в различных форматах.
Открытые цитаты (ссылки для открытия цитат из этой статьи в различных онлайн-сервисах управления ссылками)
- Менделей
- ЧитатьКуб»>
Процитируйте эту статью (ссылки для загрузки цитат из этой статьи в форматах, совместимых с различными инструментами управления ссылками)
- Сара Э Дремел
- Нил ДеЛука
(2019)
Вирусный нуклеопротеин простого герпеса создает конкурентную транскрипционную среду, способствуя надежной транскрипции вируса и отключению хозяина
eLife 8 :e51109.
https://doi.org/10.7554/eLife.51109
- Скачать БибТекс
- Скачать .
RIS
Категории и теги
- Исследовательская статья
- Генетика и геномика
- Микробиология и инфекционные болезни
- ВПГ
- ICP4
- полII
- транскрипция
Исследовательские организмы
- Человек
- Вирус
So böse lacht das Netz über den HSV
Share Tweet E-Mail © https://twitter.com/Bremer86 © facebook/NJOY © https://twitter.com/GreenWhiteD © https://twitter.com/savvy91 © https://www.facebook.com/MarcosFussballecke © Hamburger Morgenpost © http://meinburger.mcdonalds.de/burger/21082260716523 © https://www.facebook.com/events/641000452664363/ © https:// twitter.com/Bremer86 © facebook/NJOY © https://twitter.com/GreenWhiteD © https://twitter.
com/savvy91 © https://www.facebook.com/MarcosFussballecke © Hamburger Morgenpost © http://meinburger .mcdonalds.de/burger/21082260716523 © https://www.facebook.com/events/641000452664363/ © https://twitter.com/Bremer86Der norddeutsche Radiosender «NJOY» kann sich einen Seitenhieb gegen den HSV nicht verkneifen. В einer fingierten Whatsapp-Gruppe werden mögliche Retter-Kandidaten zusammengetragen. «Thomas Tuchel hat die Gruppe verlassen» spricht dabei für sich.
Nächste Bundesliga-Spiele: Wer ist Favorit?
Wer überträgt die Бундеслига 2022/23 в прямом эфире?
In der Bundesliga-Saison 2022/2023 gelten die gleichen Übertragungsrechte wie in der Vorsaison.
Bundesliga im Free TV bei SAT.1
Auch in der Saison 2022/23 Zeigt запускал insgesamt neun Partien der Bundesliga und 2. Bundesliga live in SAT.1 und im Livestream. Alle Tore, Ergebnisse und Tabellen gibt es auf ran.de в Echtzeit.
Neben der Konferenz aller Spiele sind auch alle Einzelspiele im Liveticker abrufbar.
Bundesliga bei Sky
Sky ist und bleibt der größte Übertragungspartner der Deutschen Fußball Liga. Der Pay-TV-Sender Hält die Rechte für alle Spiele am Samstag sowie für die Spiele der English Wochen, die dienstags und mittwochs stattfinden. Auch die Konferenz bleibt im Sky-Programm erhalten.
Bundesliga beim Streaming Dienst DAZN
Jedes Freitags- und Sonntagsspiel der Saison läuft exklusiv auf DAZN. Freitags immer um 20.30 Uhr, sonntags an bis zu drei Anstoßzeiten um 15:30 Uhr, 17:30 Uhr und 19:30 Uhr.
Bundesliga bei der ARD
ARD ist mit der Sportschau am Samstagabend в 18:30 Uhr mit der Bundesliga am Start und Zeigt die Zusammenfassungen und Highlights aller Spiele der Bundesliga und der Samstagsspiele der 2. Bundesliga. Am Sonntag в 21:15 Uhr dürfen die ARD und ihre Regionalsender die Highlights / Zusammenfassungen der bis zu drei Sonntagsspiele im frei empfangbaren Fernsehen präsentieren
Bundesliga beim ZDF
Am späten Samstagabend, zwischen 21:45 und 24:00 Uhr, gibt es im ZDF die Nachberichterstattungen der Spieltage der 1.
und 2. Liga sowie die Erstverwertung der Highlights des Abend Bundesliga-Topspiels im TV.
Хотите начать Бундеслигу Сезон 2022/23?
Die Bundesliga startet am 05 августа 2022 г., die 2. Liga bereits drei Wochen zuvor am 15 июля 2022 г.
Die wichtigsten Eckdaten der Saison 2022/23:
Bundesliga, 1. Spieltag: 05.-07.08.2022 (Das Eröffnungsspiel zwischen Eintracht Frankfurt und dem FC Bayern München wird live in SAT.1 und auf ran.de zu sehen sein)
Bundesliga, 5.0006 Bundesliga, 5.0.08. .2023
2. Бундеслига, 1. Серия: 15.-17.07.2022
2. Бундеслига, 34. Серия: 28.05.2023
Wer spielt am 4. Spieltag der B03/2 Bundesliga 2?20/2
Der 4. Spieltag in der Bundesliga steht an. Gespielt wird von Freitag 26 августа до Sonntag 28 августа. Topspiele sind sicherlich der Hertha gegen den BVB (Samstag 15:30 Uhr), Schalke daheim gegen Union (Sa. 15:30 Uhr) und am Samstag Abend um 18:30 Uhr die Partie der Gladbacher Borussia beim FC Bayern München.
Hier gibt es die completen Spielpläne der Bundesliga und der 2. Liga.
SC Freiburg — VFL Bochum
ANSTOß: 20:30 UHR
СТАДИН: Europa -Park Stadion (Freiburg)
Live Liv ran.de und im Livestream bei DAZN ab 20 Uhr
Schalke 04 — 1.FC Union Berlin
ANSTOß: 15:30 UHR
Стадион: VELTINS ARENA (Gelsenkirchen)
Bundesliga Live: AB 15:00 UHR FCRCHEN)
Bundesliga Live: AB 15:00 UHR FCLKEN)
Bundesliga Liv auf ran.de и прямой эфир в TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel
Hertha BSC Berlin — Borussia Dortmund
Anstoß: 15:30 Uhr
Stadion: Olympia Stadion (Berlin)
Bundesliga в прямом эфире: в 15:00 Uhr Hertha vs. BVB – im Liveticker auf ran.
de und live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel
RB Leipzig — VFL Wolfsburg
ANSTOß: 15:30 UHR
СТАДИОН: Red Bull Arena (Leipzig)
Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr Rbl vs. vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -rblzig)
и прямой эфир через TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel
FSV Mainz 05 — Bayer 04 Leverkusen
ANSTOß: 15:30 UHR
СТАДИОН: MEWA ARENA (MAINZ)
Bundesliga Live: AB 15:00 UHR M05 VS. VS. VS. rand04 —
— Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr M05 vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. rand04 —
. de и live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel
1899 Хоффенхайм — ФК Аугсбург
Anstoß: 15:30 Uhr
Stadion: PreZero Arena (Sinsheim)
Бундеслига live: ab 15:00 Uhr 1899 по сравнению с FCA — im Liveticker auf ran.
de und live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel
Бавария Мюнхен — Боруссия М’gladbach
Анстоспорт: 18:30 UHR
СТАДИН: Alnianz Arena (München)
Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr vhr vhr vhr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vs. ran. de и прямые трансляции с TV и Stream bei Sky в HD и UHD
1.FC Köln — VfB Stuttgart
Anstoß: 15:30 Uhr
Stadion: Rhein Energie Stadion (Köln)
Bundesliga live: ab 15:00 Uhr 1.FC Köln vs. VfB — im Liveticker auf ran.de und im Livestream bei DAZN в 15:00 Uhr
Вердер Бремен — Айнтрахт Франкфурт
Ответ: 17:30 Uhr
Стадион: Wohninvest Weserstadion (Бремен)
Bundesliga live: ab 17:00 Uhr SVW vs.
SGE — im Liveticker auf ran.de und im Livestream bei DAZN ab 17:00 Uhr
Wie sind die Anstoßzeiten in der Бундеслига-Сезон 2022/23?
In der Bundesliga-Saison 2022/23 wird es einige Änderungen bei den Anstoßzeiten geben. Das späte Sonntagsspiel wird nicht um 18 Uhr, sondern um 17:30 angepfiffen. Zudem wird es zehn Spiele am Sonntag в 19:30 Uhr geben. Die Montagsspiele падший dagegen weg. Die Freitagsspiele finden wie gewohnt um 20:30 Uhr statt und auch am Samstag werden die Partien wie gewohnt um 15:30 Uhr und um 18:30 Uhr angepfiffen.
Die nächsten Spiele & Termine
Бундеслига 2022/2023Spieltag 87 bis 10
5 5 30.09.2022 — 02.
10.2022
-
07.10.2022
— 09.10.2022
9. Шпильтаг Хинрунде Бундеслига
-
14.10.2022
— 16.10.2022
10. Шпильтаг Хинрунде Бундеслига
Top Spiele Bundesliga — 8. Spieltag vom 30.09. до 02.10.2022
-
30.09.2022
20:30
Бавария — Леверкузен 20:30 Ур 20:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Мюнхен — Альянц Арена
-
01.
10.202215:30
Кельн — Дортмунд 15:30 Ур 15:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Кельн — Стадион Rhein Energie Stadion
-
01.10.2022
18:30
Бремен — Гладбах 18:30 Ур 18:30 Uhr Bundesliga 2022/2023 Hinrunde Bremen — Wohninvest Weserstadion
-
02.10.2022
17:30
Шальке 04 — Аугсбург 17:30 Ур 17:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Гельзенкирхен — Фельтинс Арена
Украина-Hilfe
Push-уведомления
запустил Fire-TV-App
Tabelle
| # | Mannschaft | Mannschaft | Mannschaft | Sp.![]() | S | U | N | Тор | Диф. | шт. | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1. FC Union Berlin | Union Berlin | FCU | 7 | 5 | 2 | 0 | 15:4 | 11 | 17 | |
| 2 | Borussia Dortmund | Dortmund | BVB | 7 | 5 | 0 | 2 | 9:7 | 2 | 15 | |
| 3 | SC Freiburg | Freiburg | SCF | 7 | 4 | 2 | 1 | 10:5 | 5 | 14 | |
| 4 | 1899 Hoffenheim | Hoffenheim | TSG | 7 | 4 | 1 | 2 | 12:7 | 5 | 13 | |
| 5 | Bayern München | Bayern | FCB | 7 | 3 | 3 | 1 | 19:6 | 13 | 12 | |
| 6 | Бор. Менхенгладбах | М’гладбах | BMG | 7 | 3 | 3 | 1 | 10:5 | 5 | 12 | |
| 7 | Eintracht Frankfurt | Frankfurt | SGE | 7 | 3 | 2 | 2 | 14:13 | 1 | 11 | |
| 8 | 1. FSV Mainz 05 | Mainz 05 | M05 | 7 | 3 | 2 | 2 | 7:10 | -3 | 11 | |
| 9 | 1. FC Köln | Köln | KOE | 7 | 2 | 4 | 1 | 11:8 | 3 | 10 | |
| 10 | Werder Bremen | Werder | SVW | 7 | 2 | 3 | 2 | 13:12 | 1 | 9 | |
| 11 | FC Augsburg | Augsburg | FCA | 7 | 3 | 0 | 4 | 5:10 | -5 | 9 | |
| 12 | RB Leipzig | RB Leipzig | RBL | 7 | 2 | 2 | 3 | 9:12 | -3 | 8 | |
| 13 | Hertha BSC | Hertha BSC | BSC | 7 | 1 | 3 | 3 | 7:9 | -2 | 6 | |
| 14 | FC Schalke 04 | Schalke | S04 | 7 | 1 | 3 | 3 | 8:14 | -6 | 6 | |
| 15 | Bayer Leverkusen | Leverkusen | B04 | 7 | 1 | 2 | 4 | 9:12 | -3 | 5 | |
| 16 | VfB Stuttgart | Stuttgart | VFB | 7 | 0 | 5 | 2 | 7:10 | -3 | 5 | |
| 17 | VfL Wolfsburg | Wolfsburg | WOB | 7 | 1 | 2 | 4 | 5:12 | -7 | 5 | |
| 18 | VfL Bochum | Bochum | BOC | 7 | 0 | 1 | 6 | 5:19 | -14 | 1 |
- Champions League
- Europa League
- Europa Conference League Quali .

- Понижение
- Абстиг
Бегущая строка
Бундеслига
Фанатская проблематика: Габриэль Зихт Verschiebung 6 9000 900 Gewalt
472 Bundesliga
Schiedsrichter-Boss Fröhlich räumt Fehler ein
Bundesliga
kicker: Bayern hat Kontakt mit Kane aufgenommen
Nations League
Flick: «England ist fantastisch»
Nations League
Trotz großer Erwartungen: Musiala verspürt keinen Druck
Лига Наций
Niederlage im «Endspiel»! Rangnick Steigt mit Österreich ab
2. Bundesliga
St.-Pauli-Boss Göttlich fordert Lösung für «Systemsprenger»
Fussball international
Barca-Star kassiert wohl mehr als Ronaldo und Lewandowski
Fußball-WM
Bundeskanzler Scholz sieht «Fortschritte» в Катаре
Fussball international
Nach Krebstherapie: Nationaltorhüterin Berger gibt Comeback
mehr anzeigen
Video-Tipps
Футбольный мяч
Гигантское лазерное шоу: Pizarro hat immer geliefert
13 мин.
Футбольный мяч
Ein letztes Mal! Gänsehaut Bei Pizarros Auswechslung
2:38 мин.Fussball
RUPIVE: DAS ABSCHEDSSPIEL VON CLAUDIO PIZARRO
155 MINGalerie
HERPès DE LO). Герпес (вирус герпеса)
- Популярные темы
- Атмосферное загрязнение
- Заболевание коронавирусом (COVID-19)
- гепатит
- Liste alphabétique
- A
- B
- C
- D
- E
- F
- G
- H
- I
- J
- K
- L
- M
- N
- O
- Р
- Р
- Р
- С
- Т
- У
- В
- Вт
- X
- Y
- Z
- Сотрудничество с платежами
- Деятельность по оплате
- Репортажи о платежах
- Регионы
- Африка
- Америка
- Asie du Sud-Est
- Европа
- Восточное Средиземноморье
- Тихоокеанский запад
- Центр СМИ
- Пресс-релизы
- Декларации
- Информационные примечания
- Комментарии
- Репортажи
- Вопросы-ответы
- Повестка дня
- Репортажи
- Контакты для СМИ
- Вопросы и ответы
- Актуальная информация по OMS
- Санитарные нужды
- Актуальные
- Nouvelles sur l’épidémie de maladie
- Dossier épidémiologique hebdomadaire
- Données à l’OMS »
- Бордовые картины »
- Таблица борьбы с COVID-19
- Faits парусники »
- А по поводу
- Генеральный директор
- Qui nous sommes
- Ce que nous faisons
- Où travaillons-nous
- Управление
- Всемирная ассамблея де ла Санте
- Исполнительный совет
- Страница накопления/
- Центр СМИ/
- Главный представитель/
- Деталь/
- Герпес (вирус герпеса)
Principaux faits
- Вирус герпеса, разделенный на две категории, вирус простого герпеса типа 1 (HSV-1) и вирус простого герпеса типа 2 (HSV-2).

- Le HSV-1 se transmet mainment par contact des muqueuses buccales et provoque l’herpes orofacial/labial (dont l’un des symptômes peut être le «bouton de fièvre»), mais aussi l’herpes genital.
- ВПГ-2, передающийся половым путем, по происхождению генитальный герпес.
- По оценкам, в мире 3,7 миллиарда человек из 50 человек (67 % населения) не инфицированы ВПГ-1.
- По оценкам, в мире 491 миллион человек в возрасте от 15 до 49 лет (11% населения) не инфицированы ВПГ-2.
- Группа оральных и генитальных инфекций по части бессимптомного вируса герпеса.
- Инфекция, вызванная вирусом HSV-2, увеличивает риск заражения или передачи инфекции VIH.
Vue d’ensemble
Инфекция, вызванная вирусом Herpes simplex, appelée herpes, est courante dans le monde. Вирус простого герпеса типа 1 (ВПГ-1) передается в основном при контакте со слизистой оболочкой щеки и провоцирует инфекции внутренних или наружных половых органов (орофациальный/лабиальный герпес), главным образом вызывая генитальный герпес.
ВПГ-2 передается главным образом половым путем и провоцирует генитальный герпес.
Qu’elles soient orales ou genitales, герпетические асимптоматические инфекции или reconnues la plupart du temps, mais elles peuvent provoquer des vesiculaires ou ulcéreuses douloureuses, de benignes à sévères, sur le site infect. Il existe des médicaments permettant de réduire la sévérité et la frequence des symptômes, mais ils ne peuvent pas guérir l’infection.
Рецидивирующие симптомы герпеса орофациальный/лабиальный или генитальный peuvent provoquer un mal-être. L’herpes génital peut également être consideré Comme Stigmatisant et Avoir un Impact sur les rapports sexuels. Toutefois, avec le temps, la plupart des personnes atteintes de l’un ou l’autre type d’herpes apprennent à vivre avec l’infection.
Ampleur du problème
En 2016 (dernières données disponibles), по оценке 3,7 млрд человек из 50 человек, что составляет 67 % населения, отсутствие инфекции HSV-1 (щечная или гениальная зона) .
La plupart des инфекций à HSV-1 sot Contractées подвесной l’enfance.
Pour ce qui est de l’infection genitale à HSV-2, по оценке 491 миллиона человек (13 %) в возрасте от 15 до 49 и en étaient atteintes dans le monde (données de 2016). Les femmes sont presque deux fois plus souvent infectées par le HSV-2 que les hommes, car la передача sexuelle est plus efficace de l’homme à la femme. La prévalence augmente avec l’âge, même si l’on наблюдать ле плюс большое имя новых инфекций среди подростков.
Признаки и симптомы
Орофациальный/лабиальный герпес является наиболее асимптоматической, главными симптомами, связанными с везикулярными поражениями или высыпаниями (язвами) douloureuses à l’intérieur ou autour de la bouche (boutons de fièvre). Les sujets infectés ressentent souvent des picotements, des démangeaisons ou des sensations de brûlure autour de la bouche, avant l’apparition des lésions. Ces symptômes peuvent réapparaître de temps en temps et la frequence de ces récidives varie d’une personne a l’autre.
Генитальный герпес, проявляющийся асимптоматикой или сопутствующим симптомом генитального герпеса, который вызывает подозрения. Lorsqu’il y a des symptômes, il se caractérise par une ou plusieurs lésions vésiculaires ou ulcéreuses génitales ou anales. En outre, les symptômes d’une nouvelle инфекции comprennent souvent de la fièvre, des courbatures et un gonflement des лимфатических ганглиев. Après un épisode initial parfois sévère, des récidives peuvent se produire. В общем, генитальный герпес, вызываемый ВПГ-1, часто воспроизводится. Dans le cas du HSV-2, les symptômes récurrents sont frequents. Toutefois, les récidives sont souvent moins sévères que lors du premier épisode et ont tenance à diminuer avec le temps.
Передача
ВПГ-1 передается главным образом при контакте со щечными слизистыми оболочками, вызывая наличие вирусных частиц в слюнных железах, слюне и поверхностях щечной области, губных или периоральных. Moins souvent, le HSV-1 peut également être transmis à la genitale, lors des rapports oro-génitaux ; il provoque alors un генитальный герпес.
Le HSV-1 peut себе transmettre à partir де поверхности buccales ou cutanées semblant normales, néanmoins, ле risque де передачи ЭСТ максимальный en présence де évolutions de lésions évolutives. Les personnes ayant déjà une инфекция HSV-1 n’ont aucun risque de la Contractor de nouveau, mais elles courent toujours le risque de Contractor le HSV-2.
Подвеска HSV-2 с основным механизмом передачи для половых контактов, контактная часть с поверхностями женских половых органов, половым органом, играми или секрециями жидкости, вызванной инфекцией. Il peut être transmis à partir d’une peau d’apparence normale dans la zone génitale ou anale et la передача a souvent placeu en l’absence de symptômes.
Редкий случай, когда человек переносит генитальный герпес на HSV-1 в новой подвеске.
Возможные осложнения
HSV-2 et VIH
Инфекция HSV-2 multiplie presque par trois le risque de Contractor une nouvelle инфекция à VIH. De plus, ceux qui ont simultanément les des deux инфекций ont une probabilité plus grande de transmettre le VIH.
Le HSV-2 fait partie des инфекцияs les plus courantes parmi les personnes vivant avec le VIH.
Могилы форм
Chez les sujets иммунодефицит, notamment en cas d’infection à VIH à un avancé, les symptômes de l’herpes peuvent être plus grands et les récidives plus frequentes. Le HSV-2 peut entraîner des осложнения редкие comme la meningo-encéphalite (инфекция du cerveau) ou une инфекции disseminee. Rarement, на peu aussi Observer des осложнений плюс sévères comme une encéphalite ou une keratite (инфекция глаза).
Неонатальный герпес
Неонатальный герпес Наблюдение за новорожденным, выявленное на подвеске ВПГ. Это редкое заболевание, которое выживает в окружающей среде 10 accouchements sur 100 000 au plan mondial, mais peut entraîner une incapacité neurologique durable ou le décès. Le risque est le plus élevé lorsque la mère Contracte pour la première fois l’infection à HSV à un stade tardif de la gresse.
Traitement
Противовирусные препараты, такие как ацикловир, фамцикловир и валацикловир, более эффективные для лиц, инфицированных вирусом герпеса (см.
рекомендации по OMS). Ils aident à réduire la gravité et la frequence des symptômes mais ne peuvent pas guérir l’infection.
Профилактика
При симптомах орофациального герпеса, при контакте с буккальным отделом брюшной полости (и включает половые связи половых органов и половых органов) и при контакте с слюной. Il faut également s’abstenir de tout rapport sexuel tant que ces symptômes sont presents. Le HSV-1 et le HSV-2 sont les plus contagieux si les symptômes comportent des playes, mais ils peuvent aussi se transmettre en l’absence de symptômes visibles ou ressentis.
Pour les personnes sexuellement actives, l’regulière et correcte des preservatifs est le seul moyen de prévenir l’herpes genital ou d’autres, передающиеся половым путем инфекции. Néanmoins, il peut y avoir une инфекции par le HSV du fait du contact avec les party genitales ou anales qui ne sont pas recouvertes par le préservatif. La circoncision médicale peut également protéger l’homme à vie, mais partiellement, contre le HSV-2, en plus du VIH et du papillomavirus.

Например, Джофри с ип — нифига не сделал, но мнит о себе, будто страну спас.
Настолько важен, что можешь позволить себе развернуться и уйти, когда ситуация складывается не так, как тебе этого хочется. Возможно, ты полагаешь, что тем самым демонстрируешь силу своего характера. Но это же чушь! Ты — слабый, чванливый и самовлюбленный тип!».
Героизм в виде «титанических усилий» и попыток прорыва в «светлое завтра» — это следствие глупости и неграмотно организованной жизни.
