Nanoluciferase complementation-based bioreporter reveals the importance of N-linked glycosylation of SARS-CoV-2 S for viral entry
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing COVID-19 pandemic has highlighted the immediate need for the development of antiviral therapeutics targeting different stages of the SARS-CoV-2 life cycle. We developed a bioluminescence-based bioreporter to interrogate the interaction between the SARS-CoV-2 viral spike (S) protein and its host entry receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). The bioreporter assay is based on a nanoluciferase complementation reporter, composed of two subunits, large BiT and small BiT, fused to the S receptor-binding domain (RBD) of the SARS-CoV-2 S protein and ACE2 ectodomain, respectively. Using this bioreporter, we uncovered critical host and viral determinants of the interaction, including a role for glycosylation of asparagine residues within the RBD in mediating successful viral entry. We also demonstrate the importance of N-linked glycosylation to the RBD's antigenicity and immunogenicity. Our study demonstrates the versatility of our bioreporter in mapping key residues mediating viral entry as well as screening inhibitors of the ACE2-RBD interaction. Our findings point toward targeting RBD glycosylation for therapeutic and vaccine strategies against SARS-CoV-2.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».