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Machine Learning to Identify Critical Biomarker Profiles in New SARS-CoV-2 Variants

  • Christoph Schatz
  • , Ludwig Knabl
  • , Hye Kyung Lee
  • , Rita Seeboeck
  • , Dorothee von Laer
  • , Eliott Lafon
  • , Wegene Borena
  • , Harald Mangge
  • , Florian Prüller
  • , Adelina Qerimi
  • , Doris Wilflingseder
  • , Wilfried Posch
  • , Johannes Haybaeck

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift (peer-reviewed)Artikel in Fachzeitschrift

Abstract

The global dissemination of SARS-CoV-2 resulted in the emergence of several variants, including Alpha, Alpha + E484K, Beta, and Omicron. Our research integrated the study of eukaryotic translation factors and fundamental components in general protein synthesis with the analysis of SARS-CoV-2 variants and vaccination status. Utilizing statistical methods, we successfully differentiated between variants in infected individuals and, to a lesser extent, between vaccinated and non-vaccinated infected individuals, relying on the expression profiles of translation factors. Additionally, our investigation identified common causal relationships among the translation factors, shedding light on the interplay between SARS-CoV-2 variants and the host's translation machinery.

OriginalspracheEnglisch
Aufsatznummer798
FachzeitschriftMicroorganisms
Jahrgang12
Ausgabenummer4
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 15 Apr. 2024

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 3 – Gute Gesundheit und Wohlergehen
    SDG 3 – Gute Gesundheit und Wohlergehen

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Machine Learning to Identify Critical Biomarker Profiles in New SARS-CoV-2 Variants“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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