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Enregistrement W2170484544 · doi:10.1139/cjm-2015-0418

Analysis of synonymous codon usage in spike protein gene of infectious bronchitis virus

2015· article· en· W2170484544 sur OpenAlexvenueno aff
Aditi Makhija, Sachin Kumar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Guwahati
Mots-clésSpike ProteinGeneInfectious bronchitis virusBiologyCodon usage biasGeneticsVirusVirologyStart codonSpike (software development)CoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GenomeBase sequenceInfectious disease (medical specialty)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infectious bronchitis virus (IBV) is responsible for causing respiratory, renal, and urogenital diseases in poultry. IBV infection in poultry leads to high mortality rates in affected flocks and to severe economic losses due to a drop in egg production and a reduced gain in live weight of the broiler birds. IBV-encoded spike protein (S) is the major protective immunogen for the host. Although the functions of the S protein have been well studied, the factors shaping synonymous codon usage bias and nucleotide composition in the S gene have not been reported yet. In the present study, we analyzed the relative synonymous codon usage and effective number of codons (Nc) using the 53 IBV S genes. The major trend in codon usage variation was studied using correspondence analysis. The plot of Nc values against GC3 as well as the correlation between base composition and codon usage bias suggest that mutational pressure rather than natural selection is the main factor that determines the codon usage bias in the S gene. Interestingly, no association of aromaticity, degree of hydrophobicity, and aliphatic index was observed with the codon usage variation in IBV S genes. The study represents a comprehensive analysis of IBV S gene codon usage patterns and provides a basic understanding of the codon usage bias.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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