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Enregistrement W4286816991 · doi:10.1021/acs.jcim.2c00500

Targeting the Receptor-Binding Motif of SARS-CoV-2 with D-Peptides Mimicking the ACE2 Binding Helix: Lessons for Inhibiting Omicron and Future Variants of Concern

2022· article· en· W4286816991 sur OpenAlexafffund
Pedro A. Valiente, Satra Nim, JinAh Lee, Seungtaek Kim, Philip M. Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Research Foundation of Korea
Mots-clésPeptideCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)In vitroBinding siteReceptorChemistryMonoclonal antibody2019-20 coronavirus outbreakPlasma protein bindingAntibodyVirologyMolecular biologyBiologyBiochemistryGeneticsMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic continues to spread around the world, with several new variants emerging, particularly those of concern (VOCs). Omicron (B.1.1.529), a recent VOC with many mutations in the spike protein’s receptor-binding domain (RBD), has attracted a great deal of scientific and public interest. We previously developed two D-peptide inhibitors for the infection of the original SARS-CoV-2 and its VOCs, alpha and beta, in vitro. Here, we demonstrated that Covid3 and Covid_extended_1 maintained their high-affinity binding (29.4–31.3 nM) to the omicron RBD. Both D-peptides blocked the omicron variant in vitro infection with IC50s of 3.13 and 5.56 μM, respectively. We predicted that Covid3 shares a larger overlapping binding region with the ACE2 binding motif than different classes of neutralizing monoclonal antibodies. We envisioned the design of D-peptide inhibitors targeting the receptor-binding motif as the most promising approach for inhibiting current and future VOCs of SARS-CoV-2, given that the ACE2 binding interface is more limited to tolerate mutations than most of the RBD’s surface.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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