Base Composition and Host Adaptation of the SARS-CoV-2: Insight From the Codon Usage Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been spreading rapidly all over the world and has raised grave concern globally. The present research aims to conduct a robust base compositional analysis of SARS-CoV-2 to reveal adaptive intricacies to the human host. Multivariate statistical analysis revealed a complex interplay of various factors including compositional constraint, natural selection, length of viral coding sequences, hydropathicity, and aromaticity of the viral gene products that are operational to codon usage patterns, with compositional bias being the most crucial determinant. UpG and CpA dinucleotides were found to be highly preferred whereas, CpG dinucleotide was mostly avoided in SARS-CoV-2, a pattern consistent with the human host. Strict avoidance of the CpG dinucleotide might be attributed to a strategy for evading a human immune response. A lower degree of adaptation of SARS-CoV-2 to the human host, compared to Middle East respiratory syndrome (MERS) coronavirus and SARS-CoV, might be indicative of its milder clinical severity and progression contrasted to SARS and MERS. Similar patterns of enhanced adaptation between viral isolates from intermediate and human hosts, contrasted with those isolated from the natural bat reservoir, signifies an indispensable role of the intermediate host in transmission dynamics and spillover events of the virus to human populations. The information regarding avoided codon pairs in SARS-CoV-2, as conferred by the present analysis, promises to be useful for the design of vaccines employing codon pair deoptimization based synthetic attenuated virus engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».