Prediction of SARS-CoV-2 Infection Phosphorylation Sites and Associations of these Modifications with Lung Cancer Development

免疫系统 病毒 生物 病毒学 磷酸化 癌症 免疫学 遗传学
作者
Wei Li,Gen Li,Yuzhi Sun,Liyuan Zhang,Xinran Cui,Yuran Jia,Tianyi Zhao
出处
期刊:Current Gene Therapy [Bentham Science]
卷期号:24 被引量:2
标识
DOI:10.2174/0115665232268074231026111634
摘要

Since the emergence of SARS-CoV-2 viruses, multiple mutant strains have been identified. Infection with SARS-CoV-2 virus leads to alterations in host cell phosphorylation signal, which systematically modulates the immune response.Identification and analysis of SARS-CoV-2 virus infection phosphorylation sites enable insight into the mechanisms of viral infection and effects on host cells, providing important fundamental data for the study and development of potent drugs for the treatment of immune inflammatory diseases. In this paper, we have analyzed the SARS-CoV-2 virus-infected phosphorylation region and developed a transformer-based deep learning-assisted identification method for the specific identification of phosphorylation sites in SARS-CoV-2 virus-infected host cells.Furthermore, through association analysis with lung cancer, we found that SARS-CoV-2 infection may affect the regulatory role of the immune system, leading to an abnormal increase or decrease in the immune inflammatory response, which may be associated with the development and progression of cancer.We anticipate that this study will provide an important reference for SARS-CoV-2 virus evolution as well as immune-related studies and provide a reliable complementary screening tool for anti-SARS-CoV-2 virus drug and vaccine design.
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