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Enregistrement W4394079939 · doi:10.6084/m9.figshare.14920749

Comparative analysis of SARS-CoV-2 envelope viroporin mutations from COVID-19 deceased and surviving patients revealed implications on its ion-channel activities and correlation with patient mortality

2021· dataset· en· W4394079939 sur OpenAlexaff
Tayyeba Rizwan, Akansha Kothidar, Himanshu Meghwani, Vaibhav Sharma, Rahul Shobhawat, Rajpal Saini, Hemendra Kumar Vaishnav, Vikramaditya Singh, Mukut Pratap, Hitaishi Sihag, Shakti Kumar, Joy Kumar Dey, Sanjay Kumar Dey

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakEnvelope (radar)Sars virusVirologyBetacoronavirusMedicineInternal medicineComputer scienceOutbreakTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One major obstacle in designing a successful therapeutic regimen to combat COVID-19 pandemic is the frequent occurrence of mutations in the SARS-CoV-2 resulting in patient to patient variations. Out of the four structural proteins of SARS-CoV-2 namely, spike, envelope, nucleocapsid and membrane, envelope protein governs the virus pathogenicity and induction of acute-respiratory-distress-syndrome which is the major cause of death in COVID-19 patients. These effects are facilitated by the viroporin (ion-channel) like activities of the envelope protein. Our current work reports metagenomic analysis of envelope protein at the amino acid sequence level through mining all the available SARS-CoV-2 genomes from the GISAID and coronapp servers. We found majority of mutations in envelope protein were localized at or near PDZ binding motif. Our analysis also demonstrates that the acquired mutations might have important implications on its structure and ion-channel activity. A statistical correlation between specific mutations (e.g. F4F, R69I, P71L, L73F) with patient mortalities were also observed, based on the patient data available for 18,691 SARS-CoV-2-genomes in the GISAID database till 30 April 2021. Albeit, whether these mutations exist as the cause or the effect of co-infections and/or co-morbid disorders within COVID-19 patients is still unclear. Moreover, most of the current vaccine and therapeutic interventions are revolving around spike protein. However, emphasizing on envelope protein’s (1) conserved epitopes, (2) pathogenicity attenuating mutations, and (3) mutations present in the deceased patients, as reported in our present study, new directions to the ongoing efforts of therapeutic developments against COVID-19 can be achieved by targeting envelope viroporin. Communicated by Ramaswamy H. Sarma

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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