SARS-CoV-2への適用によるネットワークベースウイルス-ホスト相互作用予測【JST・京大機械翻訳】

Du, H.; Chen, F.; Liu, H.; Hong, P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202401930732 整理番号：22P0252740

SARS-CoV-2への適用によるネットワークベースウイルス-ホスト相互作用予測【JST・京大機械翻訳】

Network-based Virus-Host Interaction Prediction with Application to SARS-CoV-2

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発行年： 2020年11月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月11日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

重症急性呼吸器症候群Coronavirus 2(SARS-CoV-2)に起因するCOVID-19は,2019年12月の感染の最初の報告以来,急速に世界的な健康危機になった。しかし,SARS-CoV-2の感染スペクトルと宿主とのその包括的蛋白質-レベル相互作用は不明である。SARS-CoV-2とそれらの宿主蛋白質に高度に関連するRNAウイルスに関する大量の未利用データと知識がある。知識とデータのより詳細なより包括的な分析は,COVID-19パンデミックの根底にある分子機構に新たな洞察を当て,潜在的リスクを明らかにする。本研究では,これらのデータと知識を組み込むための多層ウイルス-ホスト相互作用ネットワークを構築した。感染機構およびスペクトル予測(IMSP)と呼ばれる機械学習ベースの方法を,蛋白質および生物レベルでのウイルス-宿主相互作用を予測するために開発した。著者らのアプローチは,SARS-CoV-2の5つの潜在的感染標的を明らかにし,それは公衆衛生上の注意に値する,そしてSARS-CoV-2蛋白質とヒト蛋白質の間の8つの高度に可能な相互作用であった。新しいウイルスを考えると,IMSPは,新しいウイルスと潜在的宿主の間のマルチスケール相互作用を予測するために,他の高関連ウイルスに関する既存の知識とデータを利用することができる。【JST・京大機械翻訳】

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ウイルス感染の生理と病原性 , ウイルスの生化学

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