Impact of temperature on the affinity of SARS-CoV-2 Spike glycoprotein for host ACE2
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal nature of outbreaks of respiratory viral infections with increased transmission during low temperatures has been well established. Accordingly, temperature has been suggested to play a role on the viability and transmissibility of SARS-CoV-2, the virus responsible for the COVID-19 pandemic. The receptor-binding domain (RBD) of the Spike glycoprotein is known to bind to its host receptor angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) to initiate viral fusion. Using biochemical, biophysical, and functional assays to dissect the effect of temperature on the receptor-Spike interaction, we observed a significant and stepwise increase in RBD-ACE2 affinity at low temperatures, resulting in slower dissociation kinetics. This translated into enhanced interaction of the full Spike glycoprotein with the ACE2 receptor and higher viral attachment at low temperatures. Interestingly, the RBD N501Y mutation, present in emerging variants of concern (VOCs) that are fueling the pandemic worldwide (including the B.1.1.7 (α) lineage), bypassed this requirement. This data suggests that the acquisition of N501Y reflects an adaptation to warmer climates, a hypothesis that remains to be tested.
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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) | 0,003 | 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 ».