A novel statistical method predicts mutability of the genomic segments of the SARS-CoV-2 virus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 virus has made the largest pandemic of the 21st century, with hundreds of millions of cases and tens of millions of fatalities. Scientists all around the world are racing to develop vaccines and new pharmaceuticals to overcome the pandemic and offer effective treatments for COVID-19 disease. Consequently, there is an essential need to better understand how the pathogenesis of SARS-CoV-2 is affected by viral mutations and to determine the conserved segments in the viral genome that can serve as stable targets for novel therapeutics. Here, we introduce a text-mining method to estimate the mutability of genomic segments directly from a reference (ancestral) whole genome sequence. The method relies on calculating the importance of genomic segments based on their spatial distribution and frequency over the whole genome. To validate our approach, we perform a large-scale analysis of the viral mutations in nearly 80,000 publicly available SARS-CoV-2 predecessor whole genome sequences and show that these results are highly correlated with the segments predicted by the statistical method used for keyword detection. Importantly, these correlations are found to hold at the codon and gene levels, as well as for gene coding regions. Using the text-mining method, we further identify codon sequences that are potential candidates for siRNA-based antiviral drugs. Significantly, one of the candidates identified in this work corresponds to the first seven codons of an epitope of the spike glycoprotein, which is the only SARS-CoV-2 immunogenic peptide without a match to a human protein.
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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 découle