Using Time-Structured Data to Estimate Evolutionary Rates of Double-Stranded DNA Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Double-stranded (ds) DNA viruses are often described as evolving through long-term codivergent associations with their hosts, a pattern that is expected to be associated with low rates of nucleotide substitution. However, the hypothesis of codivergence between dsDNA viruses and their hosts has rarely been rigorously tested, even though the vast majority of nucleotide substitution rate estimates for dsDNA viruses are based upon this assumption. It is therefore important to estimate the evolutionary rates of dsDNA viruses independent of the assumption of host-virus codivergence. Here, we explore the use of temporally structured sequence data within a Bayesian framework to estimate the evolutionary rates for seven human dsDNA viruses, including variola virus (VARV) (the causative agent of smallpox) and herpes simplex virus-1. Our analyses reveal that although the VARV genome is likely to evolve at a rate of approximately 1 x 10(-5) substitutions/site/year and hence approaching that of many RNA viruses, the evolutionary rates of many other dsDNA viruses remain problematic to estimate. Synthetic data sets were constructed to inform our interpretation of the substitution rates estimated for these dsDNA viruses and the analysis of these demonstrated that given a sequence data set of appropriate length and sampling depth, it is possible to use time-structured analyses to estimate the substitution rates of many dsDNA viruses independently from the assumption of host-virus codivergence. Finally, the discovery that some dsDNA viruses may evolve at rates approaching those of RNA viruses has important implications for our understanding of the long-term evolutionary history and emergence potential of this major group of viruses.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».