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Enregistrement W4394527718 · doi:10.6084/m9.figshare.13176767.v2

Identifying optimal capsid duplication length for the stability of reporter flaviviruses

2021· dataset· en· W4394527718 sur OpenAlexaff
Coleman Baker, Yang Liu, Jing Zou, Antonio E. Muruato, Xuping Xie, Pei‐Yong Shi

Notice bibliographique

RevueOPAL (Open@LaTrobe) (La Trobe University) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapsidGene duplicationStability (learning theory)Computational biologyVirologyBiologyComputer scienceGeneticsGeneVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mosquito-transmitted flaviviruses cause widespread disease across the world. To provide better molecular tools for drug screens and pathogenesis studies, we report a new approach to produce stable NanoLuc-tagged flaviviruses, including dengue virus serotypes 1-4, Japanese encephalitis virus, yellow fever virus, West Nile virus, and Zika virus. Since the reporter gene is often engineered at the capsid gene region, the capsid sequence must be duplicated to flank the reporter gene; such capsid duplication is essential for viral replication. The conventional approach for stabilizing reporter flaviviruses has been to shorten or modify the duplicated capsid sequence to minimize homologous recombination. No study has examined the effects of capsid duplication length on reporter virus stability. Here we report an optimal length to stabilize reporter flaviviruses. These viruses were stable after ten rounds of cell culture passaging, and in the case of stable NanoLuc-tagged Zika virus (ZIKV C38), the virus replicated to 10<sup>7</sup> FFU/ml in cell culture and produced robust luciferase signal after inoculation in mosquitoes. Mechanistically, the optimal length of capsid duplication may contain all the <i>cis</i>-acting RNA elements required for viral RNA replication, thus reducing the selection pressure for recombination. Together, these data describe an improved method of constructing optimal reporter flaviviruses.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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