Old new coronavirus


Cite item

Full Text

Abstract

The main biological characteristics of Coronaviridae viruses, including viruses, severe acute respiratory syndrome and Middle East respiratory syndrome, are presented. The features of immunopathogenesis associated with these infections and their differences from the infection 2019-2020 are analyzed. It is believed that the modern incidence of upper respiratory tract in adults, associated with coronaviruses, is between 10 and 30%. Coronaviruses are ecologically diverse, with the greatest diversity in bats, suggesting that they are the main reservoirs of coronaviruses. Research into the genome of the new coronavirus - 2019-nCoV has shown that it has about 80% nucleotide identity with original viruses of severe acute respiratory syndrome and the ability to bind to angiosine-transforming receptors еnzyme 2. This, along with the high genetic proximity of coronaviruses, indicates their overall origin and overall probable source. However, the receptors of the angiosin-transforming enzyme 2 are the key that gives access to the cell even with low infecting activity. It has been shown that the main diagnostic methods to increase the specificity of detection of a new coronavirus should be variants of polymerase chain reaction and immunoblotting. However, there is still a lot of unknown related to the life of the 2019-nCoV virus. There is a clear identification and comparison of the genomes of the virus in different countries. Identify those genetic inserts that allow the virus to escape from the control of the immune system and turn into a hypervirulent strain. Proving or disprove the possibility of the 2019-nCoV virus is altering its genetic and antigenic potential in different animal species and becoming a new type of virus.

About the authors

A. V. Moskalev

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Author for correspondence.
Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

B. Y. Gumilevskiy

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

V. Y. Apchel

Military Medical Academy. S. M. Kirov; Russian State Pedagogical University named after A.I. Herzen

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

V. N. Cygan

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Moskalev A.V., Gumilevskiy B.Y., Apchel V.Y., Cygan V.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».