MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015347450 · doi:10.1101/2020.04.07.024752

Human ACE2 receptor polymorphisms predict SARS-CoV-2 susceptibility

2020· preprint· en· W3015347450 sur OpenAlexaff
Eric Stawiski, Devan Diwanji, Kushal Suryamohan, Ravi Gupta, Frédéric A. Fellouse, J. Fah Sathirapongsasuti, Jiang Liu, Ying-Ping Jiang, Aakrosh Ratan, Monika Mis, Devi Santhosh, Sneha Somasekar, Sangeetha Mohan, Sameer Phalke, Boney Kuriakose, Aju Antony, Jagath R. Junutula, Stephan C. Schuster, Natalia Jura, Somasekar Seshagiri

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyVirusVirologyGlycosylationCoronavirusPopulationAngiotensin-converting enzyme 2GeneticsDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the cause of coronavirus disease (COVID-19) that has resulted in a global pandemic. It is a highly contagious positive strand RNA virus and its clinical presentation includes severe to critical respiratory disease that appears to be fatal in ∼3-5% of the cases. The viral spike (S) coat protein engages the human angiotensin-converting enzyme2 (ACE2) cell surface protein to invade the host cell. The SARS-CoV-2 S-protein has acquired mutations that increase its affinity to human ACE2 by ∼10-15-fold compared to SARS-CoV S-protein, making it highly infectious. In this study, we assessed if ACE2 polymorphisms might alter host susceptibility to SARS-CoV-2 by affecting the ACE2 S-protein interaction. Our comprehensive analysis of several large genomic datasets that included over 290,000 samples representing >400 population groups identified multiple ACE2 protein-altering variants, some of which mapped to the S-protein-interacting ACE2 surface. Using recently reported structural data and a recent S-protein-interacting synthetic mutant map of ACE2, we have identified natural ACE2 variants that are predicted to alter the virus-host interaction and thereby potentially alter host susceptibility. In particular, human ACE2 variants S19P, I21V, E23K, K26R, T27A, N64K, T92I, Q102P and H378R are predicted to increase susceptibility. The T92I variant, part of a consensus NxS/T N-glycosylation motif, confirmed the role of N90 glycosylation in immunity from non-human CoVs. Other ACE2 variants K31R, N33I, H34R, E35K, E37K, D38V, Y50F, N51S, M62V, K68E, F72V, Y83H, G326E, G352V, D355N, Q388L and D509Y are putative protective variants predicted to show decreased binding to SARS-CoV-2 S-protein. Overall, ACE2 variants are rare, consistent with the lack of selection pressure given the recent history of SARS-CoV epidemics, however, are likely to play an important role in altering susceptibility to CoVs.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations157
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207