MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3081047954 · doi:10.2196/20735

The Novel Coronavirus Enigma: Phylogeny and Analyses of Coevolving Mutations Among the SARS-CoV-2 Viruses Circulating in India

2020· article· en· W3081047954 sur OpenAlex
Anindita Banerjee, Rakesh Sarkar, Suvrotoa Mitra, Mahadeb Lo, Shanta Dutta, Mamta Chawla‐Sarkar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Bioinformatics and Biotechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants CommissionCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaIndian Council of Medical Research
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PhylogeneticsCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyBiology2019-20 coronavirus outbreakBetacoronavirusSars virusEvolutionary biologyGeneticsGeneMedicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)DiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The RNA genome of the emerging novel coronavirus is rapidly mutating, and its human-to-human transmission rate is increasing. Hence, temporal dissection of their evolutionary dynamics, the nature of variations among different strains, and understanding the single nucleotide polymorphisms in the endemic settings are crucial. Delineating the heterogeneous genomic constellations of this novel virus will help us understand its complex behavior in a particular geographical region. OBJECTIVE: This is a comprehensive analysis of 95 Indian SARS-CoV-2 genome sequences available from the Global Initiative on Sharing All Influenza Data (GISAID) repository during the first 6 months of 2020 (January through June). Evolutionary dynamics, gene-specific phylogeny, and the emergence of the novel coevolving mutations in 9 structural and nonstructural genes among circulating SARS-CoV-2 strains across 12 different Indian states were analyzed. METHODS: A total of 95 SARS-CoV-2 nucleotide sequences submitted from India were downloaded from the GISAID database. Molecular Evolutionary Genetics Analysis, version X software was used to construct the 9 phylogenetic dendrograms based on nucleotide sequences of the SARS-CoV-2 genes. Analyses of the coevolving mutations were done in comparison to the prototype SARS-CoV-2 from Wuhan, China. The secondary structure of the RNA-dependent RNA polymerase/nonstructural protein NSP12 was predicted with respect to the novel A97V mutation. RESULTS: Phylogenetic analyses revealed the evolution of "genome-type clusters" and adaptive selection of "L"-type SARS-CoV-2 strains with genetic closeness to the bat severe acute respiratory syndrome-like coronaviruses. These strains were distant to pangolin or Middle East respiratory syndrome-related coronavirus strains. With regard to the novel coevolving mutations, 2 groups have been seen circulating in India at present, the "major group" (66/95, 69.4%) and the "minor group" (21/95, 22.1%) , harboring 4 and 5 coexisting mutations, respectively. The "major group" mutations fall in the A2a clade. All the minor group mutations, except 11083G>T (L37F, NSP6 gene), were unique to the Indian isolates. CONCLUSIONS: This study highlights the rapidly evolving SARS-CoV-2 virus and the cocirculation of multiple clades and subclades. This comprehensive study is a potential resource for monitoring the novel mutations in the viral genome, interpreting changes in viral pathogenesis, and designing vaccines or other therapeutics.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,290 · 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