Impact of the Temperature on the Interactions Between Common Variants of the SARS-CoV-2 Receptor Binding Domain and the Human ACE2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several key mutations in the Spike protein receptor binding domain (RBD) have been identified to influence its affinity for the human Angiotensin-Converting Enzyme 2 (ACE2). Here, we perform a comparative study of the ACE2 binding to the wild type (Wuhan) RBD and some of its variants: Alpha B.1.1.7, Beta B.1.351, Delta B.1.617.2, Kappa B.1.617.1, B.1.1.7+L452R and Omicron B.1.1.529. Using a coiled-coil mediated tethering approach of ACE2 in a novel surface plasmon resonance (SPR)-based assay, we measured interactions at different temperatures. Binding experiments at 10°C enhanced the kinetic dissimilarities between the RBD variants and allowed a proper fit to a Langmuir 1:1 model with high accuracy and reproducibility. The Omicron RBD variant has the highest affinity for ACE2, followed by the Alpha (N501Y) and Beta (K417N, E484K, N501Y) variants. However, variants with the L452R mutation, i.e. the B.1.1.7+L452R (L452R, N501Y; which we called AlphaP), Delta (L452R, T478K) and Kappa (L452R, E484Q) showed faster kinetics resulting in significatively lower affinities compared to the other variants. Our study emphasizes the importance of SPR-based assay parameters in the acquisition of quality data and offers a powerful tool to deepen our understanding of the role of the various RBD mutations in ACE2 interaction binding parameters.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».