Molecular evolutionary model based on phylogenetic and mutation analysis of SARS-CoV-2 spike protein sequences from Asian countries: A phylogenomic approach
Notice bibliographique
Résumé
The lethal pathogenic severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infection has caused the COVID-19 pandemic, posing serious risks to people. The clove-like spike (S) protein that distinguishes coronaviruses from other viruses is important for viral pathogenicity, evolution, and transmission. The investigation of the unique structural mutations of the SARS-CoV-2 spike protein among 34 Asian countries, as well as the resulting phylogenetic relationship, provided critical information in understanding the pathogenesis. This can be utilized for the discovery of possible treatments and vaccine development. The current study analyzed and depicted phylogenetic and evolutionary models useful for understanding SARS-CoV-2 human-human transmission dynamics in Asian regions with shared land borders. Further, integrated bioinformatics analysis was performed to predict the pathogenic potential and stability of 53 mutational positions among 34 coronavirus strains. Mutations at positions N969K, D614G and S884F have deleterious effects on protein function. These findings are crucial because the Asian mutations could potentially provide a vaccine candidate with co-protection against all SARS-CoV-2 strains. This region is vulnerable because of the high population density and the volume of domestic and international travel for business and tourism. These discoveries would also aid in the development of plans for governments and the general populace to implement all required biocontainment protocols common to all countries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».