Identifying Markers of Emerging SARS-CoV-2 Variants in Patients With Secondary Immunodeficiency
Notice bibliographique
Résumé
Since the end of 2019, the world has been challenged by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. With COVID-19 cases rising globally, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) continues to evolve, resulting in the emergence of variants of interest (VOI) and of concern (VOC). Of the hundreds of millions infected, immunodeficient patients are one of the vulnerable cohorts that are most susceptible to this virus. These individuals include those with preexisting health conditions and/or those undergoing immunosuppressive treatment (secondary immunodeficiency). In these cases, several researchers have reported chronic infections in the presence of anti-COVID-19 treatments that may potentially lead to the evolution of the virus within the host. Such variations occurred in a variety of viral proteins, including key structural ones involved in pathogenesis such as spike proteins. Tracking and comparing such mutations with those arisen in the general population may provide information about functional sites within the SARS-CoV-2 genome. In this study, we reviewed the current literature regarding the specific features of SARS-CoV-2 evolution in immunocompromised patients and identified recurrent de novo amino acid changes in virus isolates of these patients that can potentially play an important role in SARS-CoV-2 pathogenesis and evolution.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».