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Enregistrement W4361286052 · doi:10.3390/v15040871

SARS-CoV-2 ORF8: A Rapidly Evolving Immune and Viral Modulator in COVID-19

2023· review· en· W4361286052 sur OpenAlexafffund
Ariana Arduini, Frederique Laprise, Chen Liang

Notice bibliographique

RevueViruses · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicViral pathogenesisVirologyImmune systemViral replicationEvasion (ethics)PathogenesisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Viral evolutionImmunityDiseaseBiologyHost (biology)VirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ImmunologyMedicineInfectious disease (medical specialty)GenomeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has resulted in upwards of 6.8 million deaths over the past three years, and the frequent emergence of variants continues to strain global health. Although vaccines have greatly helped mitigate disease severity, SARS-CoV-2 is likely to remain endemic, making it critical to understand its viral mechanisms contributing to pathogenesis and discover new antiviral therapeutics. To efficiently infect, this virus uses a diverse set of strategies to evade host immunity, accounting for its high pathogenicity and rapid spread throughout the COVID-19 pandemic. Behind some of these critical host evasion strategies is the accessory protein Open Reading Frame 8 (ORF8), which has gained recognition in SARS-CoV-2 pathogenesis due to its hypervariability, secretory property, and unique structure. This review discusses the current knowledge on SARS-CoV-2 ORF8 and proposes actualized functional models describing its pivotal roles in both viral replication and immune evasion. A better understanding of ORF8's interactions with host and viral factors is expected to reveal essential pathogenic strategies utilized by SARS-CoV-2 and inspire the development of novel therapeutics to improve COVID-19 disease outcomes.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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