A SARS-CoV-2 BioID-based virus-host membrane protein interactome and virus peptide compendium: new proteomics resources for COVID-19 research
Notice bibliographique
Résumé
Summary Key steps of viral replication take place at host cell membranes, but the detection of membrane-associated protein-protein interactions using standard affinity-based approaches (e.g. immunoprecipitation coupled with mass spectrometry, IP-MS) is challenging. To learn more about SARS-CoV-2 - host protein interactions that take place at membranes, we utilized a complementary technique, proximity-dependent biotin labeling (BioID). This approach uncovered a virus-host topology network comprising 3566 proximity interactions amongst 1010 host proteins, highlighting extensive virus protein crosstalk with: (i) host protein folding and modification machinery; (ii) membrane-bound vesicles and organelles, and; (iii) lipid trafficking pathways and ER-organelle membrane contact sites. The design and implementation of sensitive mass spectrometric approaches for the analysis of complex biological samples is also important for both clinical and basic research proteomics focused on the study of COVID-19. To this end, we conducted a mass spectrometry-based characterization of the SARS-CoV-2 virion and infected cell lysates, identifying 189 unique high-confidence virus tryptic peptides derived from 17 different virus proteins, to create a high quality resource for use in targeted proteomics approaches. Together, these datasets comprise a valuable resource for MS-based SARS-CoV-2 research, and identify novel virus-host protein interactions that could be targeted in COVID-19 therapeutics.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».