Identification of host receptors for viral entry and beyond: a perspective from the spike of SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Identification of the interaction between the host membrane receptor and viral receptor-binding domain (RBD) represents a crucial step for understanding viral pathophysiology and for developing drugs against pathogenic viruses. While all membrane receptors and carbohydrate chains could potentially be used as receptors for viruses, prioritized searches focus typically on membrane receptors that are known to have been used by the relatives of the pathogenic virus, e.g., ACE2 used as a receptor for SARS-CoV is a prioritized candidate receptor for SARS-CoV-2. An ideal receptor protein from a viral perspective is one that is highly expressed in epithelial cell surface of mammalian respiratory or digestive tracts, strongly conserved in evolution so many mammalian species can serve as potential hosts, and functionally important so that its expression cannot be readily downregulated by the host in response to the infection. Experimental confirmation of host receptors includes (1) infection studies with cell cultures/tissues/organs with or without candidate receptor expression, (2) experimental determination of protein structure of the complex between the putative viral RDB and the candidate host receptor, and (3) experiments with mutant candidate receptor or homologues of the candidate receptor in other species. Successful identification of the host receptor opens the door for mechanism-based development of candidate drugs and vaccines and facilitates the inference of what other animal species are vulnerable to the viral pathogen. I illustrate these approaches with research on identification of the receptor and co-factors for SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».