Temperature-dependent Spike-ACE2 interaction of Omicron subvariants is associated with viral transmission
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The continued evolution of SARS-CoV-2 requires persistent monitoring of its subvariants. Omicron subvariants are responsible for the vast majority of SARS-CoV-2 infections worldwide, with XBB and BA.2.86 sublineages representing more than 90% of circulating strains as of January 2024. In this study, we characterized the functional properties of Spike glycoproteins from BA.2.75, CH.1.1, DV.7.1, BA.4/5, BQ.1.1, XBB, XBB.1, XBB.1.16, XBB.1.5, FD.1.1, EG.5.1, HK.3 BA.2.86 and JN.1. We tested their capacity to evade plasma-mediated recognition and neutralization, ACE2 binding, their susceptibility to cold inactivation, Spike processing, as well as the impact of temperature on Spike-ACE2 interaction. We found that compared to the early wild-type (D614G) strain, most Omicron subvariants Spike glycoproteins evolved to escape recognition and neutralization by plasma from individuals who received a fifth dose of bivalent (BA.1 or BA.4/5) mRNA vaccine and improve ACE2 binding, particularly at low temperatures. Moreover, BA.2.86 had the best affinity for ACE2 at all temperatures tested. We found that Omicron subvariants Spike processing is associated with their susceptibility to cold inactivation. Intriguingly, we found that Spike-ACE2 binding at low temperature was significantly associated with growth rates of Omicron subvariants in humans. Overall, we report that Spikes from newly emerged Omicron subvariants are relatively more stable and resistant to plasma-mediated neutralization, present improved affinity for ACE2 which is associated, particularly at low temperatures, with their growth rates.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».