Meta-Analysis and Structural Dynamics of the Emergence of Genetic Variants of SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
The novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged in late December 2019 in Wuhan, China, and is the causative agent for the worldwide COVID-19 pandemic. SARS-CoV-2 is a positive-sense single-stranded RNA virus belonging to the betacoronavirus genus. Due to the error-prone nature of the viral RNA-dependent polymerase complex, coronaviruses are known to acquire new mutations at each cycle of genome replication. This constitutes one of the main factors driving the evolution of its relatively large genome and the emergence of new genetic variants. In the past few months, the identification of new B.1.1.7 (United Kingdom), B.1.351 (South Africa), and P.1 (Brazil) variants of concern (VOC) has highlighted the importance of tracking the emergence of mutations in the SARS-CoV-2 genome that impact transmissibility, virulence, and immune and neutralizing antibody escape. Here we analyzed the appearance and prevalence trajectory over time of mutations that appeared in all SARS-CoV-2 genes from December 2019 to April 2021. The goal of the study was to identify which genetic modifications are the most frequent and study the dynamics of their propagation, their incorporation into the consensus sequence, and their impact on virus biology. We also analyzed the structural properties of the spike glycoprotein of the B.1.1.7, B.1.351, and P.1 variants for its binding to the host receptor ACE2. This study offers an integrative view of the emergence, disappearance, and consensus sequence integration of successful mutations that constitute new SARS-CoV-2 variants and their impact on neutralizing antibody therapeutics and vaccines.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».