An updated review on pathogenic coronaviruses (CoVs) amid the emergence of SARS-CoV-2 variants: A look into the repercussions and possible solutions
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2, responsible for COVID-19, shares 79% and 50% of its identity with SARS-CoV-1 and MERS-CoV, respectively. It uses the same main cell attachment and entry receptor as SARS-CoV-1, which is the ACE-2 receptor. However, key residues in the receptor-binding domain of its S-protein seem to give it a stronger affinity for the receptor and a better ability to hide from the host immune system. Like SARS-CoV-1 and MERS-CoV, cytokine storms in critically ill COVID-19 patients cause ARDS, neurological pathology, multiorgan failure, and increased death. Though many issues remain, the global research effort and lessons from SARS-CoV-1 and MERS-CoV are hopeful. The emergence of novel SARS-CoV-2 variants and subvariants raised serious concerns among the scientific community amid the emergence of other viral diseases like monkeypox and Marburg virus, which are major concerns for healthcare settings worldwide. Hence, an updated review on the comparative analysis of various coronaviruses (CoVs) has been developed, which highlights the evolution of CoVs and their repercussions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».