Pochopit mechanismus interakcí mezi hostitelem a virem je zvláště důležité u virů způsobujících závažná onemocnění, jako je tomu u malých neobalených tumorogenních DNA virů z čeledi Papillomaviridae a Polyomaviridae. Studium nádorových virů vyžaduje sledování přirozené infekce prostřednictvím analýzy klinických materiálů v kombinaci s použitím systémů buněčných kultur a modelů onemocnění u zvířat. Každý z postupů studia má svoje těžkosti, omezení a přednosti, které je třeba mít na paměti při přijímání závěrů, jak je virová infekce a onemocnění řízena během in vivo infekce. Cílem této bakalářské práce je popis modelových systémů studia životních cyklů papilomavirů a polyomavirů, se zaměřením na nádorové velmi rizikové typy lidských papilomavirů (HPV) a polyomaviru karcinomu Merkelových buněk (MCPyV), využití jednotlivých systémů, výhody a nevýhody používání pseudopartikulí, virus podobných partikulí (virus-like particles, VLP), buněčných kultur a zvířecích modelů.
Preliminary scope of work in English
Understand the mechanism of interaction between the host and the virus is especially important in the case of viruses causing serious diseases, such as for small tumorigenic DNA viruses of the family Papillomaviridae and Polyomaviridae. Study of tumor viruses requires the careful observation of natural infections through the analysis of clinical materials with combination with the use of cell culture systems, and also the use of animal models of disease. The difficulties, limitations and advantages of each model system have to be borne in mind when reaching conclusions how HPV infection and disease is controlled during in vivo infection in humans. The aim of this work is a description of model systems used for study of life cycles of papillomavirus and polyomaviruses, with a focus on tumorigenic high-risk types of human papillomavirus (HPV) and Merkel cell polyomavirus (MCPyV), utilization of individual systems, the advantages and disadvantages of using pseudoparticles, virus-like particles (VLP), cell cultures and animal models.
- assigned by the advisor