Metagenomic characterization of viral communities in corals: mining biological signal from methodological noise
Notice bibliographique
Résumé
Reef-building corals form close associations with organisms from all three domains of life and therefore have many potential viral hosts. Yet knowledge of viral communities associated with corals is barely explored. This complexity presents a number of challenges in terms of the metagenomic assessments of coral viral communities and requires specialized methods for purification and amplification of viral nucleic acids, as well as virome annotation. In this minireview, we conduct a meta-analysis of the limited number of existing coral virome studies, as well as available coral transcriptome and metagenome data, to identify trends and potential complications inherent in different methods. The analysis shows that the method used for viral nucleic acid isolation drastically affects the observed viral assemblage and interpretation of the results. Further, the small number of viral reference genomes available, coupled with short sequence read lengths might cause errors in virus identification. Despite these limitations and potential biases, the data show that viral communities associated with corals are diverse, with double- and single-stranded DNA and RNA viruses. The identified viruses are dominated by double-stranded DNA-tailed bacteriophages, but there are also viruses that infect eukaryote hosts, likely the endosymbiotic dinoflagellates, Symbiodinium spp., host coral and other eukaryotes in close association.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».