Anti-frameshifting ligand active against SARS coronavirus-2 is resistant to natural mutations of the frameshift-stimulatory pseudoknot
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus SARS-CoV-2 causing the COVID-19 pandemic uses −1 programmed ribosomal frameshifting (−1 PRF) to control the expression levels of key viral proteins. Because modulating −1 PRF can attenuate viral propagation, ligands binding to the viral RNA pseudoknot that stimulates −1 PRF may prove useful as therapeutics. Mutations in the pseudoknot have been observed over the course of the pandemic, but how they affect −1 PRF and the activity of inhibitors is unknown. Cataloguing natural mutations in all parts of the SARS-CoV-2 pseudoknot, we studied a panel of 6 mutations in key structural regions. Most mutations left the −1 PRF efficiency unchanged, even when base-pairing was disrupted, but one led to a remarkable three-fold decrease, suggesting that SARS-CoV-2 propagation may be less sensitive to modulation of −1 PRF efficiency than some other viruses. Examining the effects of one of the few small-molecule ligands known to suppress −1 PRF significantly in SARS-CoV, we found that it did so by similar amounts in all SARS-CoV-2 mutants tested, regardless of the basal −1 PRF efficiency, indicating that the activity of anti-frameshifting ligands can be resistant to natural pseudoknot mutations. These results have important implications for therapeutic strategies targeting SARS-CoV-2 through modulation of −1 PRF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».