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Enregistrement W2083435322 · doi:10.1073/pnas.111165798

Pattern of mutation in the genome of influenza A virus on adaptation to increased virulence in the mouse lung: Identification of functional themes

2001· article· en· W2083435322 sur OpenAlexaff
E. G. Brown, H. Liu, L. Chang Kit, Sonya M. Baird, M. Nesrallah

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceBiologyHemagglutinin (influenza)VirusVirologyGeneticsInfluenza A virusMutationGeneAdaptation (eye)GenomePhenotypeInfluenza A virus subtype H5N1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic basis for virulence in influenza virus is largely unknown. To explore the mutational basis for increased virulence in the lung, the H3N2 prototype clinical isolate, A/HK/1/68, was adapted to the mouse. Genomic sequencing provided the first demonstration, to our knowledge, that a group of 11 mutations can convert an avirulent virus to a virulent variant that can kill at a minimal dose. Thirteen of the 14 amino acid substitutions (93%) detected among clonal isolates were likely instrumental in adaptation because of their positive selection, location in functional regions, and/or independent occurrence in other virulent influenza viruses. Mutations in virulent variants repeatedly involved nuclear localization signals and sites of protein and RNA interaction, implicating them as novel modulators of virulence. Mouse-adapted variants with the same hemagglutinin mutations possessed different pH optima of fusion, indicating that fusion activity of hemagglutinin can be modulated by other viral genes. Experimental adaptation resulted in the selection of three mutations that were in common with the virulent human H5N1 isolate A/HK/156/97 and that may be instrumental in its extreme virulence. Analysis of viral adaptation by serial passage appears to provide the identification of biologically relevant mutations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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