Developing Synthetic Full-Length SARS-CoV-2 cDNAs and Reporter Viruses for High-Throughput Antiviral Drug Screening
Notice bibliographique
Résumé
The continuing spread of SARS-CoV-2 and the associated morbidity and mortality, especially in vulnerable populations, highlight the need for the development of antiviral therapeutics. Reverse genetics systems and reporter viruses are valuable for antiviral screening by simplifying methods to detect and quantify virus infections. This study aimed to generate wild-type and Nluc reporter full-length SARS-CoV-2 molecular clones and viruses as tools for high-throughput antiviral assays. The large SARS-CoV-2 genome (~30 kb) makes cDNA cloning and virus rescue technically challenging, so we opted to use cDNA chemical synthesis services to generate full-length wild-type and reporter Delta and Omicron clones. Clone-derived Delta and Omicron wild-type and reporter viruses were successfully rescued and showed replication kinetics comparable to patient-derived isolates. Nluc reporter viruses displayed stable luciferase expression that correlated with viral titres, supporting their reliability as replication substitutes. Antiviral assays measuring replication inhibition by Remdesivir, Molnupiravir, and Nirmatrelvir, based on Nluc expression, yielded IC50 values and selectivity indices consistent with published ranges. Finally, Delta Nluc viruses replicated in primary human bronchial epithelial cells, demonstrating the application of clone-derived viruses in physiologically relevant models. The SARS-CoV-2 cDNA clones and Nluc reporter viruses derived from DNA synthesis services provide a rapid, scalable reverse genetics platform for generating new viruses and developing assays to rapidly assess antiviral compounds against current and emerging SARS-CoV-2 variants or coronaviruses that may emerge in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».