Additional file 2 of COVID-19: viral–host interactome analyzed by network based-approach model to study pathogenesis of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Figure S1. Pairwise distances along 259 full length CoV genomes. In the bottom of picture, indicative gene positioning along CoVs genomes is reported. The list of all considered genomes is reported in Additional file 1: Table S1. Figure S2. 3D structure of S-glycoprotein of SARS-CoV-2 and comparison with the ortholog from HCoV-229E, SARS-CoV, and MERS-CoV. Lateral (a) and superior (b) representation of SARS-CoV-2 S-glycoprotein, deducted for the sequence of patient INMI1 (MT066156.1). Each subunit chain has a different color. Structure comparison of S-glycoprotein subunit between: HCoV-229E and SARS-CoV-2, in purple and blue respectively (c); SARS-CoV and SARS-CoV-2, in red and blue, respectively (d); MERS-CoV and SARS-CoV-2, in green and blue, respectively (e). Figure S3. Amino acid alignment and secondary motifs in the receptor binding domain (RBD) of S-glycoprotein of HCoV-229E, SARS-CoV, MERS-CoV and SARS-CoV-2 are shown. Legend of secondary motifs identifiers: H = α Helix, E = β Sheet, X = Random coil. Figure S4. HCoV-229E–host interactome resulting from RWR applied to the top 200 closest proteins identified by RWR, using S-glycoprotein of HCoV-229E. Figure S5. SARS-CoV–host interactome resulting from RWR applied to the top 200 closest proteins identified by RWR, using S-glycoprotein of SARS-CoV. Figure S6. MERS-CoV–host interactome resulting from RWR applied to the top 200 closest proteins identified by RWR, using S-glycoprotein of MERS-CoV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,669 | 0,105 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».