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Enregistrement W3082667220 · doi:10.1101/2020.09.02.280529

Mutation in position of 32 (G>U) of S2M differentiate human SARS-CoV2 from Bat Coronavirus

2020· preprint· en· W3082667220 sur OpenAlexaff
Majid Vahed, Mohammad Vahed, Aaron Sweeney, Farshad H. Shirazi, Mehdi Mirsaeidi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsCoronavirusPeptide sequenceConserved sequenceComputational biologyRNASevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Walker motifsMutationVirologySequence alignmentGeneCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EnzymeATPaseBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The new Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is a zoonotic pathogen that has rapidly mutated and become transmissible to humans. There is little existing data on the mutations in SARS-CoV-2 and the impact of these polymorphisms on its transmission and viral load. In this study, the SARS-CoV-2 genomic sequence was analyzed to identify variants within the 3’UTR region of its cis-regulatory RNA elements. A 43-nucleotide genetic element with a highly conserved stem-loop II-like motif (S2M), was discovered. The research revealed 32 G>U and 16 G>U/A mutations located within the S2M sequence in human SARS-CoV-2 models. These polymorphisms appear to make the S2M secondary and tertiary structures in human SARS-CoV-2 models less stable when compared to the S2M structures of bat/pangolin models. This grants the RNA structures more flexibility, which could be one of its escape mechanisms from host defenses or facilitate its entry into host proteins and enzymes. While this S2M sequence may not be omnipresent across all human SARS-CoV-2 models, when present, its sequence is always highly conserved. It may be used as a potential target for the development of vaccines and therapeutic agents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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