ABSTRACT The SARS-CoV-2 coronavirus, the etiologic agent of COVID-19, uses its spike (S) glycoprotein anchored in the viral membrane to enter host cells. The S glycoprotein is the major target for neutralizing antibodies elicited by natural infection and by vaccines. Approximately 35% of the SARS-CoV-2 S glycoprotein consists of carbohydrate, which can influence virus infectivity and susceptibility to antibody inhibition. We found that virus-like particles produced by coexpression of SARS-CoV-2 S, M, E and N proteins contained spike glycoproteins that were extensively modified by complex carbohydrates. We used a fucose-selective lectin to enrich the Golgi-resident fraction of a wild-type SARS-CoV-2 S glycoprotein trimer, and determined its glycosylation and disulfide bond profile. Compared with soluble or solubilized S glycoproteins modified to prevent proteolytic cleavage and to retain a prefusion conformation, more of the wild-type S glycoprotein N-linked glycans are processed to complex forms. Even Asn 234, a significant percentage of which is decorated by high-mannose glycans on soluble and virion S trimers, is predominantly modified in the Golgi by processed glycans. Three incompletely occupied sites of O-linked glycosylation were detected. Viruses pseudotyped with natural variants of the serine/threonine residues implicated in O-linked glycosylation were generally infectious and exhibited sensitivity to neutralization by soluble ACE2 and convalescent antisera comparable to that of the wild-type virus. Unlike other natural cysteine variants, a Cys15Phe (C15F) mutant retained partial, but unstable, infectivity. These findings enhance our understanding of the Golgi processing of the native SARS-CoV-2 S glycoprotein carbohydrates and could assist the design of interventions.

ABSTRACT The functional human immunodeficiency virus (HIV-1) envelope glycoprotein (Env) trimer [(gp120/gp41) 3 ] is produced by cleavage of a conformationally flexible gp160 precursor. Gp160 cleavage or the binding of BMS-806, an entry inhibitor, stabilizes the pre-triggered, “closed” (State-1) conformation recognized by rarely elicited broadly neutralizing antibodies. Poorly neutralizing antibodies (pNAbs) elicited at high titers during natural infection recognize more “open” Env conformations (States 2 and 3) induced by binding the receptor, CD4. We found that BMS-806 treatment and crosslinking decreased the exposure of pNAb epitopes on cell-surface gp160; however, after detergent solubilization, crosslinked and BMS-806-treated gp160 sampled non-State-1 conformations that could be recognized by pNAbs. Cryo-electron microscopy of the purified BMS-806-bound gp160 revealed two hitherto unknown asymmetric trimer conformations, providing insights into the allosteric coupling between trimer opening and structural variation in the gp41 HR1 N region. The individual protomer structures in the asymmetric gp160 trimers resemble those of other genetically modified or antibody-bound cleaved HIV-1 Env trimers, which have been suggested to assume State-2-like conformations. Asymmetry of the uncleaved Env potentially exposes surfaces of the trimer to pNAbs. To evaluate the effect of stabilizing a State-1-like conformation of the membrane Env precursor, we treated cells expressing wild-type HIV-1 Env with BMS-806. BMS-806 treatment decreased both gp160 cleavage and the addition of complex glycans, implying that gp160 conformational flexibility contributes to the efficiency of these processes. Selective pressure to maintain flexibility in the precursor of functional Env allows the uncleaved Env to sample asymmetric conformations that potentially skew host antibody responses toward pNAbs. IMPORTANCE The envelope glycoprotein (Env) trimers on the surface of human immunodeficiency virus (HIV-1) mediate the entry of the virus into host cells and serve as targets for neutralizing antibodies. The functional Env trimer is produced by cleavage of the gp160 precursor in the infected cell. We found that the HIV-1 Env precursor is highly plastic, allowing it to assume different asymmetric shapes. This conformational plasticity is potentially important for Env cleavage and proper modification by sugars. Having a flexible, asymmetric Env precursor that can misdirect host antibody responses without compromising virus infectivity would be an advantage to a persistent virus like HIV-1.

The human immunodeficiency virus (HIV-1) envelope glycoprotein (Env) trimer mediates viral entry into cells and is the major target for the host antibody response. In infected cells, the mature Env [(gp120/gp41)3] is produced by cleavage of a trimeric gp160 precursor. Proteolytic cleavage decreases Env conformational flexibility, allowing the mature Env to resist antibody binding to conserved elements. The conformational plasticity of the Env precursor skews the humoral immune response towards the elicitation of ineffectual antibodies, contributing to HIV-1 persistence in the infected host. The structural basis for the plasticity of the Env precursor remains elusive. Here we use cryo-electron microscopy to visualize two coexisting conformational states of the full-length Env precursor at nominal resolutions of 5.5 and 8.0 Å. The State-P2 conformation features a three-helix bundle of the gp41 heptad repeat region in the core, but has disordered membrane-interactive regions. State-P1 trimers lack the three-helix bundle and instead retain ordered transmembrane and membrane-proximal external regions embracing a central cavity. Our structural data shed light on the unusual plasticity of the Env precursor and provide new clues to Env immunogen discovery.

Large language models (LLMs) have the ability to generate text by stringing together words from their extensive training data. The leading AI text generation tool built on LLMs, ChatGPT, has quickly grown a vast user base since its release, but the domains in which it is being heavily leveraged are not yet known to the public. To understand how generative AI is reshaping print media and the extent to which it is being implemented already, methods to distinguish human-generated text from that generated by AI are required. Since college students have been early adopters of ChatGPT, we sought to study the presence of generative AI in newspaper articles written by collegiate journalists. To achieve this objective, an accurate AI detection model is needed. Herein, we analyzed university newspaper articles from different universities to determine whether ChatGPT was used to write or edit the news articles. We developed a detection model using classical machine learning and used the model to detect AI usage in the news articles. The detection model showcased a 93% accuracy in the training data and had a similar performance in the test set, demonstrating effectiveness in AI detection above existing state-of-the-art detection tools. Finally, the model was applied to the task of searching for generative AI usage in 2023, and we found that ChatGPT was not used to revise articles to any appreciable measure to write university news articles at the schools we studied.