Normalized Semi-Covariance Co-Efficiency Analysis of Spike Proteins from SARS-CoV-2 variant Omicron and Other Coronaviruses for their Infectivity and Virulence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spectrum-based Mass-Charge modeling is increasingly used in biological analysis. To explain statistical phenomenon with positive and negative fluctuations of amino acid charges in spike protein sequences from Omicron and other coronaviruses, we propose calculation-based Mass-Charge modeling, a normalized derivation algorithm with exact Excel and MATLAB tool involving separate quadrant extension to normalized covariance, which is still compatible with Pearson covariance co-efficiency. The number of amino acids, molecular weight, isoelectric point, amino acid composition, charged residues, mass-charge ratio, hydropathicity of the proteins were taken into consideration in the analyses, and the relative peak and dip of the average with spike protein sequences based on hydrophobic mass to isoelectric charges of amino acids were also examined. The analyses with the algorithm provide more clear insights leading to revealing underline evolving trends of the viral proteins. Spike proteins from SARS-CoV-2 variants, seasonal and murine coronaviruses were taken as representative examples in this study. The analyses demonstrate that the Mass-Charge covariance co-efficiency can distinguish subtle differences between biological properties of spike proteins and correlate well with viral infectivity and virulence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».