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Enregistrement W4353083919 · doi:10.1101/2023.03.21.533702

Broad sialic acid usage amongst species D human adenovirus

2023· preprint· en· W4353083919 sur OpenAlexaff
Rosie M. Mundy, Alexander T. Baker, Emily A. Bates, Tabitha G. Cunliffe, Alicia Teijeira, Elise Moses, P.J. Rizkallah, Alan L. Parker

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCardiff UniversityTenovusUK Research and InnovationInternational Seafood Sustainability FoundationHigher Education Funding Council for WalesWellcome TrustDiamond Light SourceCancer Research Wales
Mots-clésTropismInfectivityBiologySialic acidVirologyMicrobiologyCellVirusBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human adenoviruses (HAdV) are widespread pathogens causing infections of the respiratory and gastrointestinal tracts, genitourinary system and the eye. Species D (HAdV-D) are the most diverse species and cause both gastrointestinal tract infections and epidemic keratoconjunctivitis (EKC). Despite being significant pathogens, HAdV-D are understudied and knowledge around basic mechanisms of cell infection is lacking. Sialic acid (SA) usage has been proposed as a major mechanism of cell infection for EKC causing HAdV-D. Here, we provide apo state crystal structures for fiber knob proteins of 7 previously undetermined HAdV-D, and provide crystal structures of HAdV-D25, HAdV-D29 and HAdV-D53 knob proteins bound to SA. Biologically, we demonstrate that removal of cell surface SA reduced infectivity of HAdV-C5 vectors pseudotyped with HAdV-D fiber knob proteins, whilst engagement of the classical HAdV receptor, CAR was variable. Together, these data indicate an important role for SA engagement in the tropism of many HAdV-D and may facilitate the development of suitable antivirals to control EKC outbreaks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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