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Enregistrement W2917960332 · doi:10.1101/556910

Positive selection in the Ebola virus proteome

2019· preprint· en· W2917960332 sur OpenAlexaff
Pouria Dasmeh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensCegep Edouard Montpetit
Organismes subventionnairesFAS Division of Science, Harvard UniversityHarvard University
Mots-clésEbola virusBiologyNucleoproteinOutbreakVirologyEbolavirusPhylogenetic treeVirusPhylogeneticsFiloviridaeGenomeGeneProteomeVP40Host (biology)GeneticsViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To gain insight into the recent evolution of EBOLA virus (EBOV) proteins and identify evolutionary hotspots, I investigated patterns of amino acid substitutions in the proteomes of 49 members of EBOV genus including EBOV, Bundibugyo virus (BDBV), Reston virus (RESTV), Sudan virus (SUDV) and Taï Forest virus (TAFV) spanning outbreaks from 1974 to 2014 in Democratic Republic of Congo (DRC), Uganda, Gabon, Sudan, Ivory Coast, Philippines, and Guinea among humans, non-human primates, and pigs. Of the seven genes of the Ebola genome, I found significant variations in evolutionary rates of Glycoprotein (GP), RNA/dependent RNA polymerase (L), and Nucleoprotein (NP) across different lineages. GP and NP were found to evolve at 5- and 3-fold higher rate than other EBOV genes. Several residues in GP and NP show significant d N /d S >1 along the internal branches of the phylogenetic tree leading to Philippines and Sudan outbreaks. Most of these residues are located in solvent exposed areas shown previously to be antigenic. We further identified significant changes in specific amino acid properties of GP, NP and L during the recent evolutionary history of EBOV outbreaks and in particular during the 2014 outbreak. The positively selected residues and chemical properties are consistent with changes in epitope interaction and could thus be important in detecting adaptation of EBOV to the host immune defense system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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