Multimodal SARS-CoV-2 interactome sketches the virus-host spatial organization
Notice bibliographique
Résumé
An accurate spatial representation of protein-protein interaction networks is needed to achieve a realistic and biologically relevant representation of interactomes. Here, we leveraged the spatial information included in Proximity-Dependent Biotin Identification (BioID) interactomes of SARS-CoV-2 proteins to calculate weighted distances and model the organization of the SARS-CoV-2-human interactome in three dimensions (3D) within a cell-like volume. Cell regions with viral occupancy were highlighted, along with the coordination of viral proteins exploiting the cellular machinery. Profiling physical intra-virus and virus-host contacts enabled us to demonstrate both the accuracy and the predictive value of our 3D map for direct interactions, meaning that proteins in closer proximity tend to interact physically. Several functionally important virus-host complexes were detected, and robust structural models were obtained, opening the way to structure-directed drug discovery screens. This PPI discovery pipeline approach brings us closer to a realistic spatial representation of interactomes, which, when applied to viruses or other pathogens, can provide significant information for infection. Thus, it represents a promising tool for coping with emerging infectious diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».