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Enregistrement W3169696692 · doi:10.3390/v13061055

A Bioluminescent Biosensor for Quantifying the Interaction of SARS-CoV-2 and Its Receptor ACE2 in Cells and In Vitro

2021· article· en· W3169696692 sur OpenAlexaff
Xiaolong Yang, Lidong Liu, Yawei Hao, Eva So, Sahar Sarmasti Emami, Derek Zhang, Yanping Gong, Prameet M. Sheth

Notice bibliographique

RevueViruses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorMutantIn vitroVirusCoronavirusVirologyReceptorBiologyHigh-throughput screeningSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChemistryAngiotensin-converting enzyme 2Drug discoveryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computational biologyBiochemistryGeneMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is currently spreading and mutating with increasing speed worldwide. Therefore, there is an urgent need for a simple, sensitive, and high-throughput (HTP) assay to quantify virus-host interactions in order to quickly evaluate the infectious ability of mutant viruses and to develop or validate virus-inhibiting drugs. Here, we developed an ultrasensitive bioluminescent biosensor to evaluate virus-cell interactions by quantifying the interaction between the SARS-CoV-2 receptor binding domain (RBD) and its cellular receptor angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) both in living cells and in vitro. We have successfully used this novel biosensor to analyze SARS-CoV-2 RBD mutants and evaluated candidate small molecules (SMs), antibodies, and peptides that may block RBD:ACE2 interaction. This simple, rapid, and HTP biosensor tool will significantly expedite the detection of viral mutants and the anti-COVID-19 drug discovery process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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