ஐ.எஸ்.எஸ்.என்: 2476-213X

மருத்துவ தொற்று நோய்கள் & பயிற்சி

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • கூகுள் ஸ்காலர்
  • RefSeek
  • ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
  • EBSCO AZ
  • பப்ளான்கள்
  • ICMJE
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

Predicting Protein Intrinsic Disorder in Coronaviruses for Insights into Viral Transmission

Satishchandra Kumar

Coronaviruses have emerged as a global health threat due to their ability to cause severe respiratory infections, as exemplified by the COVID-19 pandemic. Understanding the molecular mechanisms underlying viral transmission is crucial for developing effective strategies to control outbreaks. In this article, we explore the role of protein intrinsic disorder in coronaviruses and its potential impact on viral transmission. We discuss the use of bioinformatics tools to predict intrinsic disorder in viral proteins and its implications for viral replication, host interactions, and immune evasion. By gaining insights into the structural dynamics of coronaviruses, we hope to provide a basis for developing targeted therapies and preventive measures against future coronavirus outbreaks.

This categorization enables quick identification of viruses with similar behaviors in transmission, regardless of genetic proximity. Based on this analysis, an empirical model for predicting the viral transmission behavior is developed. This model is able to explain some behavioral aspects of important coronaviruses that previously were not fully understood. The new predictor can be a useful tool for better epidemiological, clinical, and structural understanding of behavior of both newly emerging viruses and viruses that have been known for a long time.

மறுப்பு: இந்த சுருக்கமானது செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டது மற்றும் இன்னும் மதிப்பாய்வு செய்யப்படவில்லை அல்லது சரிபார்க்கப்படவில்லை.