Insights into SARS-CoV-2, the Coronavirus Underlying COVID-19: Recent Genomic Data and the Development of Reverse Genetics Systems
Notice bibliographique
Résumé
The emergence and rapid worldwide spread of a novel pandemic of acute respiratory disease - eventually named coronavirus disease 2019 (COVID-19) by the World Health Organization (WHO) - across the human population has raised great concerns. It prompted a mobilization around the globe to study the underlying pathogen, a close relative of severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) called severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Numerous genome sequences of SARS-CoV-2 are now available and in-depth analyses are advancing. These will allow detailed characterization of sequence and protein functions, including comparative studies. Care should be taken when inferring function from sequence information alone, and reverse genetics systems can be used to unequivocally identify key features. For example, the molecular markers of virulence, host range and transmissibility of SARS-CoV-2 can be compared to those of related viruses in order to shed light on the biology of this emerging pathogen. Here, we summarize some recent insights from genomic studies and strategies for reverse genetics systems to generate recombinant viruses, which will be useful to investigate viral genome properties and evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».