Characterization of Critical Determinants of ACE2–SARS CoV-2 RBD Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Despite sequence similarity to SARS-CoV-1, SARS-CoV-2 has demonstrated greater widespread virulence and unique challenges to researchers aiming to study its pathogenicity in humans. The interaction of the viral receptor binding domain (RBD) with its main host cell receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), has emerged as a critical focal point for the development of anti-viral therapeutics and vaccines. In this study, we selectively identify and characterize the impact of mutating certain amino acid residues in the RBD of SARS-CoV-2 and in ACE2, by utilizing our recently developed NanoBiT technology-based biosensor as well as pseudotyped-virus infectivity assays. Specifically, we examine the mutational effects on RBD-ACE2 binding ability, efficacy of competitive inhibitors, as well as neutralizing antibody activity. We also look at the implications the mutations may have on virus transmissibility, host susceptibility, and the virus transmission path to humans. These critical determinants of virus-host interactions may provide more effective targets for ongoing vaccines, drug development, and potentially pave the way for determining the genetic variation underlying disease severity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».