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dc.contributor.author
Merino, Gabriela Alejandra
dc.contributor.author
Raad, Jonathan
dc.contributor.author
Bugnon, Leandro Ariel
dc.contributor.author
Yones, Cristian Ariel
dc.contributor.author
Kamenetzky, Laura
dc.contributor.author
Claus, Juan Daniel
dc.contributor.author
Ariel, Federico Damian
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto
dc.contributor.author
Stegmayer, Georgina
dc.date.available
2020-12-10T20:05:56Z
dc.date.issued
2020-11-27
dc.identifier.citation
Merino, Gabriela Alejandra; Raad, Jonathan; Bugnon, Leandro Ariel; Yones, Cristian Ariel; Kamenetzky, Laura; et al.; Novel SARS-CoV-2 encoded small RNAs in the passage to humans; Oxford University Press; Bioinformatics (Oxford, England); 2020; 27-11-2020; 1-17
dc.identifier.issn
1367-4803
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/120163
dc.description.abstract
The Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has recently emerged as the responsible for the pandemic outbreak of the coronavirus disease (COVID-19). This virus is closely related to coronaviruses infecting bats and Malayan pangolins, species suspected to be an intermediate host in the passage to humans. Several genomic mutations affecting viral proteins have been identified, contributing to the understanding of the recent animal-to-human transmission. However, the capacity of SARS-CoV-2 to encode functional putative microRNAs (miRNAs) remains largely unexplored. We have used deep learning to discover 12 candidate stem-loop structures hidden in the viral protein-coding genome. Among the precursors, the expression of eight mature miRNAs-like sequences was confirmed in small RNA-seq data from SARS-CoV-2 infected human cells. Predicted miRNAs are likely to target a subset of human genes of which 109 are transcriptionally deregulated upon infection. Remarkably, 28 of those genes potentially targeted by SARS-CoV-2 miRNAs are down-regulated in infected human cells. Interestingly, most of them have been related to respiratory diseases and viral infection, including several afflictions previously associated with SARS-CoV-1 and SARS-CoV-2. The comparison of SARS-CoV-2 pre-miRNA sequences with those from bat and pangolin coronaviruses suggests that single nucleotide mutations could have helped its progenitors jumping inter-species boundaries, allowing the gain of novel mature miRNAs targeting human mRNAs. Our results suggest that the recent acquisition of novel miRNAs-like sequences in the SARS-CoV-2 genome may have contributed to modulate the transcriptional reprogramming of the new host upon infection.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Oxford University Press
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DEEP LEARNING
dc.subject
SARS-COV-2
dc.subject
MIRNAS
dc.subject
COVID-19
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Novel SARS-CoV-2 encoded small RNAs in the passage to humans
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-12-10T13:22:52Z
dc.journal.volume
2020
dc.journal.pagination
1-17
dc.journal.pais
Reino Unido
dc.journal.ciudad
Oxford
dc.description.fil
Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. European Molecular Biology Laboratory. European Bioinformatics Institute; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
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Fil: Kamenetzky, Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones en Microbiología y Parasitología Médica. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones en Microbiología y Parasitología Médica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Claus, Juan Daniel. Universidad Nacional del Litoral; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ariel, Federico Damian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.journal.title
Bioinformatics (Oxford, England)
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btaa1002/6007256
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa1002
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