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Enregistrement W3048320454 · doi:10.1186/s41232-020-00126-7

Genome evolution of SARS-CoV-2 and its virological characteristics

2020· review· en· W3048320454 sur OpenAlexfundno aff
So Nakagawa, Takayuki Miyazawa

Notice bibliographique

RevueInflammation and Regeneration · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceInstitute of GeneticsJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésBetacoronavirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GenomeBiologyVirologyPhylogeneticsPneumoniaCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PangolinPandemicPhylogenetic tree2019-20 coronavirus outbreakDiseaseWhole genome sequencingEvolutionary biologyGeneticsInfectious disease (medical specialty)MedicineGeneOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coronavirus disease of 2019 (COVID-19), which originated in China in 2019, shows mild cold and pneumonia symptoms that can occasionally worsen and result in deaths. SARS-CoV-2 was reported to be the causative agent of the disease and was identified as being similar to SARS-CoV, a causative agent of SARS in 2003. In this review, we described the phylogeny of SARS-CoV-2, covering various related studies, in particular, focusing on viruses obtained from horseshoe bats and pangolins that belong to Sarbecovirus , a subgenus of Betacoronavirus . We also describe the virological characteristics of SARS-CoV-2 and compare them with other coronaviruses. More than 30,000 genome sequences of SARS-CoV-2 are available in the GISAID database as of May 28, 2020. Using the genome sequence data of closely related viruses, the genomic characteristics and evolution of SARS-CoV-2 were extensively studied. However, given the global prevalence of COVID-19 and the large number of associated deaths, further computational and experimental virological analyses are required to fully characterize SARS-CoV-2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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