Structural models of human ACE2 variants with SARS-CoV-2 Spike protein for structure-based drug design
Notice bibliographique
Résumé
Emergence of coronaviruses poses a threat to global health and economy. The current outbreak of SARS-CoV-2 has infected more than 28,000,000 people and killed more than 915,000. To date, there is no treatment for coronavirus infections, making the development of therapies to prevent future epidemics of paramount importance. To this end, we collected information regarding naturally-occurring variants of the Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), an epithelial receptor that both SARS-CoV and SARS-CoV-2 use to enter the host cells. We built 242 structural models of variants of human ACE2 bound to the receptor binding domain (RBD) of the SARS-CoV-2 surface spike glycoprotein (S protein) and refined their interfaces with HADDOCK. Our dataset includes 140 variants of human ACE2 representing missense mutations found in genome-wide studies, 39 mutants with reported effects on the recognition of the RBD, and 63 predictions after computational alanine scanning mutagenesis of ACE2-RBD interface residues. This dataset will help accelerate the design of therapeutics against SARS-CoV-2, as well as contribute to prevention of possible future coronaviruses outbreaks.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».