High Genetic Diversity and Adaptive Potential of Two Simian Hemorrhagic Fever Viruses in a Wild Primate Population
Notice bibliographique
Résumé
Key biological properties such as high genetic diversity and high evolutionary rate enhance the potential of certain RNA viruses to adapt and emerge. Identifying viruses with these properties in their natural hosts could dramatically improve disease forecasting and surveillance. Recently, we discovered two novel members of the viral family Arteriviridae: simian hemorrhagic fever virus (SHFV)-krc1 and SHFV-krc2, infecting a single wild red colobus (Procolobus rufomitratus tephrosceles) in Kibale National Park, Uganda. Nearly nothing is known about the biological properties of SHFVs in nature, although the SHFV type strain, SHFV-LVR, has caused devastating outbreaks of viral hemorrhagic fever in captive macaques. Here we detected SHFV-krc1 and SHFV-krc2 in 40% and 47% of 60 wild red colobus tested, respectively. We found viral loads in excess of 10(6)-10(7) RNA copies per milliliter of blood plasma for each of these viruses. SHFV-krc1 and SHFV-krc2 also showed high genetic diversity at both the inter- and intra-host levels. Analyses of synonymous and non-synonymous nucleotide diversity across viral genomes revealed patterns suggestive of positive selection in SHFV open reading frames (ORF) 5 (SHFV-krc2 only) and 7 (SHFV-krc1 and SHFV-krc2). Thus, these viruses share several important properties with some of the most rapidly evolving, emergent RNA viruses.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».