Domains and Functions of Spike Protein in SARS-Cov-2 in the Context of Vaccine Design
Notice bibliographique
Résumé
The spike protein in SARS-CoV-2 (SARS-2-S) interacts with the human ACE2 receptor to gain entry into a cell to initiate infection. Both Pfizer/BioNTech's BNT162b2 and Moderna's mRNA-1273 vaccine candidates are based on stabilized mRNA encoding prefusion SARS-2-S that can be produced after the mRNA is delivered into the human cell and translated. SARS-2-S is cleaved into S1 and S2 subunits, with S1 serving the function of receptor-binding and S2 serving the function of membrane fusion. Here, I dissect in detail the various domains of SARS-2-S and their functions discovered through a variety of different experimental and theoretical approaches to build a foundation for a comprehensive mechanistic understanding of how SARS-2-S works to achieve its function of mediating cell entry and subsequent cell-to-cell transmission. The integration of structure and function of SARS-2-S in this review should enhance our understanding of the dynamic processes involving receptor binding, multiple cleavage events, membrane fusion, viral entry, as well as the emergence of new viral variants. I highlighted the relevance of structural domains and dynamics to vaccine development, and discussed reasons for the spike protein to be frequently featured in the conspiracy theory claiming that SARS-CoV-2 is artificially created.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».