Assessing nanobody interaction with SARS-CoV-2 Nsp9
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interaction between SARS-CoV-2 non-structural protein Nsp9 and the nanobody 2NSP90 was investigated by NMR spectroscopy using the paramagnetic perturbation methodology PENELOP (Paramagnetic Equilibrium vs Nonequilibrium magnetization Enhancement or LOss Perturbation). The Nsp9 monomer is an essential component of the replication and transcription complex (RTC) that reproduces the viral gRNA for subsequent propagation. Therefore preventing Nsp9 recruitment in RTC would represent an efficient antiviral strategy that could be applied to different coronaviruses, given the Nsp9 relative invariance. The NMR results were consistent with a previous characterization suggesting a 4:4 Nsp9-to-nanobody stoichiometry with the occurrence of two epitope pairs on each of the Nsp9 units that establish the inter-dimer contacts of Nsp9 tetramer. The oligomerization state of Nsp9 was also analyzed by molecular dynamics simulations and both dimers and tetramers resulted plausible. However a different distribution of the mapped epitopes on the tetramer surface with respect to the former 4:4 complex could also be possible, as well as different stoichiometries of the Nsp9-nanobody assemblies such as the 2:2 stoichiometry suggested by the recent crystal structure of the Nsp9 complex with 2NSP23 (PDB ID: 8dqu), a nanobody exhibiting essentially the same affinity as 2NSP90. The experimental NMR evidence, however, ruled out the occurrence in liquid state of the relevant Nsp9 conformational change observed in the same crystal structure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».