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Enregistrement W2108634507 · doi:10.1186/1743-422x-2-30

Host-derived pathogenicity islands in poxviruses

2005· article· en· W2108634507 sur OpenAlexaff
Melissa Da Silva, Chris Upton

Notice bibliographique

RevueVirology Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePoxvirus research and outbreaks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomeBiologyGeneVirulenceGeneticsGC-contentENCODE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poxviruses are important both as pathogens and as vaccine vectors. Poxvirus genomes (150-350 kb) consist of a single linear dsDNA molecule; the two polynucleotide strands are joined by short hairpin loops. The genomes encode highly conserved proteins required for DNA replication and mRNA transcription as well as a variable set of virulence factors; transcription takes place within the cytoplasm of the host cell. We are interested in evolution of poxvirus genomes and especially how these viruses acquire host-derived genes that are believed to function as virulence factors. RESULTS: Using a variety of bioinformatics tools, we have identified regions in poxvirus genomes that have unusual nucleotide composition (higher or lower than average A+T content) compared to the genome as a whole; such regions may be several kilobases in length and contain a number of genes. Regions with unusual nucleotide composition may represent genes that have been recently acquired from the host genome. The study of these genomic regions with unusual nucleotide content will help elucidate evolutionary processes in poxviruses. CONCLUSION: We have found that dotplots of complete poxvirus genomes can be used to locate regions on the genome that differ significantly in A+T content to the genome as a whole. The genes in these regions may have been acquired relatively recently from the host genome or from another AT-rich poxvirus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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