Genome evolution of SARS-CoV-2 and its virological characteristics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».