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Enregistrement W2910974671 · doi:10.3390/v11010066

Expanding Repertoire of Plant Positive-Strand RNA Virus Proteases

2019· review· en· W2910974671 sur OpenAlexafffund
Krin S. Mann, Hélène Sanfaçon

Notice bibliographique

RevueViruses · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésProteasesBiologyProteaseRNANS2-3 proteasePolyproteinsVirusTMPRSS6Deubiquitinating enzymeRNA virusCysteine proteaseBiochemistrySerine proteaseVirologyEnzymeGeneUbiquitin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many plant viruses express their proteins through a polyprotein strategy, requiring the acquisition of protease domains to regulate the release of functional mature proteins and/or intermediate polyproteins. Positive-strand RNA viruses constitute the vast majority of plant viruses and they are diverse in their genomic organization and protein expression strategies. Until recently, proteases encoded by positive-strand RNA viruses were described as belonging to two categories: (1) chymotrypsin-like cysteine and serine proteases and (2) papain-like cysteine protease. However, the functional characterization of plant virus cysteine and serine proteases has highlighted their diversity in terms of biological activities, cleavage site specificities, regulatory mechanisms, and three-dimensional structures. The recent discovery of a plant picorna-like virus glutamic protease with possible structural similarities with fungal and bacterial glutamic proteases also revealed new unexpected sources of protease domains. We discuss the variety of plant positive-strand RNA virus protease domains. We also highlight possible evolution scenarios of these viral proteases, including evidence for the exchange of protease domains amongst unrelated viruses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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