Български
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Biological Procedures Online 2020

Combination of Biodata Mining and Computational Modelling in Identification and Characterization of ORF1ab Polyprotein of SARS-CoV-2 Isolated from Oronasopharynx of an Iranian Patient.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
Reza Emameh
Hassan Nosrati
Ramezan Taheri

Ключови думи

Резюме

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an emerging zoonotic viral infection, which was started in Wuhan, China, in December 2019 and transmitted to other countries worldwide as a pandemic outbreak. Iran is one of the top ranked countries in the tables of COVID-19-infected and -mortality cases that make the Iranian patients as the potential targets for diversity of studies including epidemiology, biomedical, biodata, and viral proteins computational modelling studies.In this study, we applied bioinformatic biodata mining methods to detect CDS and protein sequences of ORF1ab polyprotein of SARS-CoV-2 isolated from oronasopharynx of an Iranian patient. Then through the computational modelling and antigenicity prediction approaches, the identified polyprotein sequence was analyzed. The results revealed that the identified ORF1ab polyprotein belongs to a part of nonstructural protein 1 (nsp1) with the high antigenicity residues in a glycine-proline or hydrophobic amino acid rich domain.The results revealed that nsp1 as a virulence factor and crucial agent in spreading of the COVID-19 among the society can be a potential target for the future epidemiology, drug, and vaccine studies.

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge