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Enregistrement W4379930681 · doi:10.2196/43906

Mutations of SARS-CoV-2 Structural Proteins in the Alpha, Beta, Gamma, and Delta Variants: Bioinformatics Analysis

2023· article· en· W4379930681 sur OpenAlex
Saima Rehman Khetran, Roma Mustafa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Bioinformatics and Biotechnology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonsynonymous substitutionPhylogenetic treeBiologyMega-Sequence analysisMutationPandemicGeneticsVirologyMultiple sequence alignmentSequence alignmentSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GenBankAmino acid residueComputational biologyGenePeptide sequenceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseGenomeMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: COVID-19 and Middle East Respiratory Syndrome are two pandemic respiratory diseases caused by coronavirus species. The novel disease COVID-19 caused by SARS-CoV-2 was first reported in Wuhan, Hubei Province, China, in December 2019, and became a pandemic within 2-3 months, affecting social and economic platforms worldwide. Despite the rapid development of vaccines, there have been obstacles to their distribution, including a lack of fundamental resources, poor immunization, and manual vaccine replication. Several variants of the original Wuhan strain have emerged in the last 3 years, which can pose a further challenge for control and vaccine development. Objective: The aim of this study was to comprehensively analyze mutations in SARS-CoV-2 variants of concern (VoCs) using a bioinformatics approach toward identifying novel mutations that may be helpful in developing new vaccines by targeting these sites. Methods: Reference sequences of the SARS-CoV-2 spike (YP_009724390) and nucleocapsid (YP_009724397) proteins were compared to retrieved sequences of isolates of four VoCs from 14 countries for mutational and evolutionary analyses. Multiple sequence alignment was performed and phylogenetic trees were constructed by the neighbor-joining method with 1000 bootstrap replicates using MEGA (version 6). Mutations in amino acid sequences were analyzed using the MultAlin online tool (version 5.4.1). Results: Among the four VoCs, a total of 143 nonsynonymous mutations and 8 deletions were identified in the spike and nucleocapsid proteins. Multiple sequence alignment and amino acid substitution analysis revealed new mutations, including G72W, M2101I, L139F, 209-211 deletion, G212S, P199L, P67S, I292T, and substitutions with unknown amino acid replacement, reported in Egypt (MW533289), the United Kingdom (MT906649), and other regions. The variants B.1.1.7 (Alpha variant) and B.1.617.2 (Delta variant), characterized by higher transmissibility and lethality, harbored the amino acid substitutions D614G, R203K, and G204R with higher prevalence rates in most sequences. Phylogenetic analysis among the novel SARS-CoV-2 variant proteins and some previously reported β-coronavirus proteins indicated that either the evolutionary clade was weakly supported or not supported at all by the β-coronavirus species. Conclusions: This study could contribute toward gaining a better understanding of the basic nature of SARS-CoV-2 and its four major variants. The numerous novel mutations detected could also provide a better understanding of VoCs and help in identifying suitable mutations for vaccine targets. Moreover, these data offer evidence for new types of mutations in VoCs, which will provide insight into the epidemiology of SARS-CoV-2.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,308 · 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