Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Мы начинаем обзор изданий в области Медицинской микробиологии. Сегодня хотим представить вашему вниманию швейцарское научное издание Frontiers in cellular and infection microbiology. Журнал имеет первый квартиль, издаётся в Frontiers Media S.A., находится в открытом доступе, его SJR за 2021 г. равен 1,389, импакт-фактор 6,073, электронный ISSN - 2235-2988, предметные области - Микробиология (медицинская), Инфекционные заболевания, Медицина (общие вопросы), Иммунология, Микробиология. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Джозеф Абу Квайк, контактные данные - abukwaik@louisville.edu, cellandinfect.editorial.office@frontiersin.org.
Это ведущий специализированный журнал, публикующий тщательно рецензируемые исследования по всем патогенным микроорганизмам и их взаимодействию со своими хозяевами. Главного редактора поддерживает выдающаяся редакционная коллегия, состоящая из международных экспертов. Журнал находится на переднем крае распространения научных знаний и впечатляющих открытий среди исследователей, академиков, клиницистов и общественности по всему миру. Границы клеточной и инфекционной микробиологии включают исследования бактерий, грибов, паразитов, вирусов, эндосимбионтов, прионов и всех микробных патогенов, а также микробиоты и ее влияния на здоровье и болезни различных хозяев. Исследовательские подходы включают молекулярную микробиологию, клеточную микробиологию, регуляцию генов, протеомику, передачу сигналов, эволюцию патогенов, геномику, структурную биологию и факторы вирулентности, а также модельных хозяев. Области исследований по противодействию инфекционным агентам со стороны хозяина включают врожденные и адаптивные иммунные реакции хозяина, а также метаболические ограничения для различных патогенных микроорганизмов, разработку вакцин против различных патогенных микроорганизмов, а также механизмы устойчивости к антибиотикам и контрмеры против них.
Адрес издания - https://www.frontiersin.org/journals/cellular-and-infection-microbiology
Пример статьи, название - Evaluating the Effect of SARS-CoV-2 Spike Mutations with a Linear Doubly Robust Learner. Заголовок (Abstract) - Driven by various mutations on the viral Spike protein, diverse variants of SARS-CoV-2 have emerged and prevailed repeatedly, significantly prolonging the pandemic. This phenomenon necessitates the identification of key Spike mutations for fitness enhancement. To address the need, this manuscript formulates a well-defined framework of causal inference methods for evaluating and identifying key Spike mutations to the viral fitness of SARS-CoV-2. In the context of large-scale genomes of SARS-CoV-2, it estimates the statistical contribution of mutations to viral fitness across lineages and therefore identifies important mutations. Further, identified key mutations are validated by computational methods to possess functional effects, including Spike stability, receptor-binding affinity, and potential for immune escape. Based on the effect score of each mutation, individual key fitness-enhancing mutations such as D614G and T478K are identified and studied. From individual mutations to protein domains, this paper recognizes key protein regions on the Spike protein, including the receptor-binding domain and the N-terminal domain. This research even makes further efforts to investigate viral fitness via mutational effect scores, allowing us to compute the fitness score of different SARS-CoV-2 strains and predict their transmission capacity based solely on their viral sequence. This prediction of viral fitness has been validated using BA.2.12.1, which is not used for regression training but well fits the prediction. To the best of our knowledge, this is the first research to apply causal inference models to mutational analysis on large-scale genomes of SARS-CoV-2. Our findings produce innovative and systematic insights into SARS-CoV-2 and promotes functional studies of its key mutations, serving as reliable guidance about mutations of interest. Keywords: SARS-CoV-2, Mutation, fitness, causal inference, basic reproduction number (R0)
