In silico study of SARS‐CoV‐2 spike protein RBD and human ACE‐2 affinity dynamics across variants and Omicron subvariants
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 virus outbreak continues worldwide, with many variants emerging, some of which are considered variants of concern (VOCs). The WHO designated Omicron as a VOC and assigned it under variant B.1.1.529. Here, we used computational studies to examine the VOCs, including Omicron subvariants, and one variant of interest. Here we found that the binding affinity of human receptor angiotensin-converting enzyme 2 (hACE2) and receptor-binding domain (RBDs) increased in the order of wild type (Wuhan-strain) < Beta < Alpha < OmicronBA.5 < Gamma < Delta < Omicron BA.2.75 < BA.1 < BA.3 < BA.2. Interactions between docked complexes revealed that the RBD residue positions like 452, 478, 493, 498, 501, and 505 are crucial in creating strong interactions with hACE2. Omicron BA.2 shows the highest binding capacity to the hACE2 receptor among all the mutant complexes. The BA.5's L452R, F486V, and T478K mutation significantly impact the interaction network in the BA.5 RBD-hACE2 interface. Here for the first time, we report the His505, an active residue on the RBD forming a salt bridge in the BA.2, leading to increased mutation stability. When the active RBD residues are mutated, binding affinity and intermolecular interactions increase across all mutant complexes. By examining the differences in different variants, this study may provide a solid foundation for structure-based drug design for newly emerging variants.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».