Single-cell genomics-based analysis of virus–host interactions in marine surface bacterioplankton
Notice bibliographique
Résumé
Viral infections dynamically alter the composition and metabolic potential of marine microbial communities and the evolutionary trajectories of host populations with resulting feedback on biogeochemical cycles. It is quite possible that all microbial populations in the ocean are impacted by viral infections. Our knowledge of virus-host relationships, however, has been limited to a minute fraction of cultivated host groups. Here, we utilized single-cell sequencing to obtain genomic blueprints of viruses inside or attached to individual bacterial and archaeal cells captured in their native environment, circumventing the need for host and virus cultivation. A combination of comparative genomics, metagenomic fragment recruitment, sequence anomalies and irregularities in sequence coverage depth and genome recovery were utilized to detect viruses and to decipher modes of virus-host interactions. Members of all three tailed phage families were identified in 20 out of 58 phylogenetically and geographically diverse single amplified genomes (SAGs) of marine bacteria and archaea. At least four phage-host interactions had the characteristics of late lytic infections, all of which were found in metabolically active cells. One virus had genetic potential for lysogeny. Our findings include first known viruses of Thaumarchaeota, Marinimicrobia, Verrucomicrobia and Gammaproteobacteria clusters SAR86 and SAR92. Viruses were also found in SAGs of Alphaproteobacteria and Bacteroidetes. A high fragment recruitment of viral metagenomic reads confirmed that most of the SAG-associated viruses are abundant in the ocean. Our study demonstrates that single-cell genomics, in conjunction with sequence-based computational tools, enable in situ, cultivation-independent insights into host-virus interactions in complex microbial communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».