Semi-Covariance Coefficient Analysis of Spike Proteins from SARS-CoV-2 and Its Variants Omicron, BA.5, EG.5, and JN.1 for Viral Infectivity, Virulence and Immune Escape
Notice bibliographique
Résumé
Semi-covariance has attracted significant attention in recent years and is increasingly employed to elucidate statistical phenomena exhibiting fluctuations, such as the similarity or difference in charge patterns of spike proteins among coronaviruses. In this study, by examining values above and below the average/mean based on the positive and negative charge patterns of amino acid residues in the spike proteins of SARS-CoV-2 and its current circulating variants, the proposed methods offer profound insights into the nonlinear evolving trends in those viral spike proteins. Our study indicates that the charge span value can predict the infectivity of the virus and the charge density can estimate the virulence of the virus, and both predicated infectivity and virulence appear to be associated with the capability of viral immune escape. This semi-covariance coefficient analysis may be used not only to predict the infectivity, virulence and capability of immune escape for coronaviruses but also to analyze the functionality of other viral proteins. This study improves our understanding of the trend of viral evolution in terms of viral infectivity, virulence or the capability of immune escape, which remains further validated by more future studies and statistical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».