Predicting mammalian species at risk of being infected by SARS-CoV-2 from an ACE2 perspective
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 can transmit efficiently in humans, but it is less clear which other mammals are at risk of being infected. SARS-CoV-2 encodes a Spike (S) protein that binds to human ACE2 receptor to mediate cell entry. A species with a human-like ACE2 receptor could therefore be at risk of being infected by SARS-CoV-2. We compared between 132 mammalian ACE2 genes and between 17 coronavirus S proteins. We showed that while global similarities reflected by whole ACE2 gene alignments are poor predictors of high-risk mammals, local similarities at key S protein-binding sites highlight several high-risk mammals that share good ACE2 homology with human. Bats are likely reservoirs of SARS-CoV-2, but there are other high-risk mammals that share better ACE2 homologies with human. Both SARS-CoV-2 and SARS-CoV are closely related to bat coronavirus. Yet, among host-specific coronaviruses infecting high-risk mammals, key ACE2-binding sites on S proteins share highest similarities between SARS-CoV-2 and Pangolin-CoV and between SARS-CoV and Civet-CoV. These results suggest that direct coronavirus transmission from bat to human is unlikely, and that rapid adaptation of a bat SARS-like coronavirus in different high-risk intermediate hosts could have allowed 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».