Random forest algorithm reveals novel sites in HA protein that shift receptor binding preference of the H9N2 avian influenza virus
Notice bibliographique
Résumé
A switch from avian-type α-2,3 to human-type α-2,6 receptors is an essential element for the initiation of a pandemic from an avian influenza virus. Some H9N2 viruses exhibit a preference for binding to human-type α-2,6 receptors. This identifies their potential threat to public health. However, our understanding of the molecular basis for the switch of receptor preference is still limited. In this study, we employed the random forest algorithm to identify the potentially key amino acid sites within hemagglutinin (HA), which are associated with the receptor binding ability of H9N2 avian influenza virus (AIV). Subsequently, these sites were further verified by receptor binding assays. A total of 12 substitutions in the HA protein (N158D, N158S, A160 N, A160D, A160T, T163I, T163V, V190T, V190A, D193 N, D193G, and N231D) were predicted to prefer binding to α-2,6 receptors. Except for the V190T substitution, the other substitutions were demonstrated to display an affinity for preferential binding to α-2,6 receptors by receptor binding assays. Especially, the A160T substitution caused a significant upregulation of immune-response genes and an increased mortality rate in mice. Our findings provide novel insights into understanding the genetic basis of receptor preference of the H9N2 AIV. • Random forest algorithm was used to predict amino acid sites in H9N2 HA that are associated with the receptor binding ability. • Twelve substitutions in the HA gene were predicted to prefer binding to α2, 6 receptors. • Receptor binding assays prove that 11 of the predicted sites were true. • We provide a novel approach to identifying AA sites related to the receptor binding capacity of AIVs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».