Combining genomic sequencing methods to explore viral diversity and reveal potential virus-host interactions
Notice bibliographique
Résumé
Viral diversity and virus-host interactions in oxygen-starved regions of the ocean, also known as oxygen minimum zones (OMZs), remain relatively unexplored. Microbial community metabolism in OMZs alters nutrient and energy flow through marine food webs, resulting in biological nitrogen loss and greenhouse gas production. Thus, viruses infecting OMZ microbes have the potential to modulate community metabolism with resulting feedback on ecosystem function. Here, we describe viral communities inhabiting oxic surface (10 m) and oxygen-starved basin (200 m) waters of Saanich Inlet, a seasonally anoxic fjord on the coast of Vancouver Island, British Columbia using viral metagenomics and complete viral fosmid sequencing on samples collected between April 2007 and April 2010. Of 6459 open reading frames (ORFs) predicted across all 34 viral fosmids, 77.6% (n = 5010) had no homology to reference viral genomes. These fosmids recruited a higher proportion of viral metagenomic sequences from Saanich Inlet than from nearby northeastern subarctic Pacific Ocean (Line P) waters, indicating differences in the viral communities between coastal and open ocean locations. While functional annotations of fosmid ORFs were limited, recruitment to NCBI's non-redundant "nr" database and publicly available single-cell genomes identified putative viruses infecting marine thaumarchaeal and SUP05 proteobacteria to provide potential host linkages with relevance to coupled biogeochemical cycling processes in OMZ waters. Taken together, these results highlight the power of coupled analyses of multiple sequence data types, such as viral metagenomic and fosmid sequence data with prokaryotic single cell genomes, to chart viral diversity, elucidate genomic and ecological contexts for previously unclassifiable viral sequences, and identify novel host interactions in natural and engineered ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».