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Enregistrement W3036080317 · doi:10.1101/2020.06.22.165787

Detailed phylogenetic analysis of SARS-CoV-2 reveals latent capacity to bind human ACE2 receptor

2020· preprint· en· W3036080317 sur OpenAlexaff
Erin Brintnell, Mehul Gupta, Dave W. Anderson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhylogenetic treeBiologyPhylogeneticsEvolutionary biologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Most recent common ancestorGeneticsVirologyViral evolutionSequence (biology)VirusComputational biologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeneInfectious disease (medical specialty)Genome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SARS-CoV-2 is a unique event, having emerged suddenly as a highly infectious viral pathogen for human populations. Previous phylogenetic analyses show its closest known evolutionary relative to be a virus detected in bats (RaTG13), with a common assumption that SARS-CoV-2 evolved from a zoonotic ancestor via recent genetic changes (likely in the Spike protein receptor binding domain – or RBD) that enabled it to infect humans. We used detailed phylogenetic analysis, ancestral sequence reconstruction, and in situ molecular dynamics simulations to examine the Spike-RBD’s functional evolution, finding that the common ancestral virus with RaTG13, dating to at least 2013, possessed high binding affinity to the human ACE2 receptor. This suggests that SARS-CoV-2 likely possessed a latent capacity to bind to human cellular targets (though this may not have been sufficient for successful infection) and emphasizes the importance to expand the cataloging and monitoring of viruses circulating in both human and non-human populations.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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