Which mammalian species are at risk of being infected by SARS-CoV-2: an ACE2 perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SARS-CoV-2 can transmit efficiently in humans, but it is less clear what other mammalian are at high risk of being infected. SARS-CoV-2 contain a Spike (S) protein that uses mammalian ACE2 receptors to mediate cell entry, a species with a human-like ACE2 receptor is therefore at risk of being infected by SARS-CoV-2. We compared between 131 mammalian ACE2 genes and 15 coronavirus S proteins. We showed that global similarity reflected by the phylogenetic relationship from ACE2 gene alignment is a poor predictor of high-risk mammals, whereas local ACE2 similarities at key binding sites highlight several high-risk mammals. Both SARS-CoV and SARS-CoV-2 likely have a bat origin; however, direct human transmission is unlikely due to their differences in ACE2 receptors, and various mammals share similar or better homologies in ACE2 receptor with humans. Furthermore, by comparing key binding sites at S protein of SARS-like coronaviruses in high-risk mammals, we found high similarities in S protein binding domains between SARS-CoV-2 and Pangolin-CoV but not Civets-CoV, and high similarities between SARS-CoV and Civets-CoV but not Pangolin-CoV. Hence, evolutionary adaptation of the bat virus in different intermediate hosts could allow it to acquire distinct high binding potential between S protein and human-like ACE2 receptors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».