Identification of novel conserved functional motifs across most Influenza A viral strains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza A virus poses a continuous threat to global public health. Design of novel universal drugs and vaccine requires a careful analysis of different strains of Influenza A viral genome from diverse hosts and subtypes. We performed a systematic in silico analysis of Influenza A viral segments of all available Influenza A viral strains and subtypes and grouped them based on host, subtype, and years isolated, and through multiple sequence alignments we extrapolated conserved regions, motifs, and accessible regions for functional mapping and annotation. RESULTS: Across all species and strains 87 highly conserved regions (conservation percentage > = 90%) and 19 functional motifs (conservation percentage = 100%) were found in PB2, PB1, PA, NP, M, and NS segments. The conservation percentage of these segments ranged between 94-98% in human strains (the most conserved), 85-93% in swine strains (the most variable), and 91-94% in avian strains. The most conserved segment was different in each host (PB1 for human strains, NS for avian strains, and M for swine strains). Target accessibility prediction yielded 324 accessible regions, with a single stranded probability > 0.5, of which 78 coincided with conserved regions. Some of the interesting annotations in these regions included sites for protein-protein interactions, the RNA binding groove, and the proton ion channel. CONCLUSIONS: The influenza virus has evolved to adapt to its host through variations in the GC content and conservation percentage of the conserved regions. Nineteen universal conserved functional motifs were discovered, of which some were accessible regions with interesting biological functions. These regions will serve as a foundation for universal drug targets as well as universal vaccine design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».