Generation of a human Middle East respiratory syndrome coronavirus (HCoV-MERS) infectious clone system by recombination of bacterial artificial chromosomes
Notice bibliographique
Résumé
Coronaviruses have caused high pathogenic epidemics within the human population on two occasions; in 2003 a coronavirus (HCoV-SARS) caused severe acute respiratory syndrome and in 2012 a novel coronavirus emerged named Middle East respiratory syndrome (HCoV-MERS). Four other species of coronavirus circulate endemically in the human population (HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63 and HCoV-HKU1), which cause more benign respiratory disease than either HCoV-SARS or HCoV-MERS. The emergence of HCoV-MERS provides an additional opportunity to study the characteristics of coronaviruses. Reverse genetics can be used to study an organism’s phenotype by logical mutation of its genotype. Construction of an infectious clone construct provides a means to investigate the nature of HCoV-MERS by reverse genetics. An HCoV-MERS infectious cDNA clone system was constructed to use for reverse genetics by homologous recombination of bacterial artificial chromosomes (BACs). This system should aid in answering remaining questions of coronavirus genetics and evolution as well as expedite the development of vaccines and prophylactic treatments for HCoV-MERS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».