Evolution of Viral Genomes: Interplay Between Selection, Recombination, and Other Forces
Notice bibliographique
Résumé
Natural selection is a fundamental force shaping organismal evolution, as it both maintains function and enables adaptation and innovation. Viruses, with their typically short and largely coding genomes, experience strong and diverse selective forces, sometimes acting on timescales that can be directly measured. These selection pressures emerge from an antagonistic interplay between rapidly changing fitness requirements (immune and antiviral responses from hosts, transmission between hosts, or colonization of new host species) and functional imperatives (the ability to infect hosts or host cells and replicate within hosts). Indeed, computational methods to quantify these evolutionary forces using molecular sequence data were initially, dating back to the 1980s, applied to the study of viral pathogens. This preference largely emerged because the strong selective forces are easiest to detect in viruses, and, of course, viruses have clear biomedical relevance. Recent commoditization of affordable high-throughput sequencing has made it possible to generate truly massive genomic data sets, on which powerful and accurate methods can yield a very detailed depiction of when, where, and (sometimes) how viral pathogens respond to various selective forces.Here, we present recent statistical developments and state-of-the-art methods to identify and characterize these selection pressures from protein-coding sequence alignments and phylogenies. Methods described here can reveal critical information about various evolutionary regimes, including whole-gene selection, lineage-specific selection, and site-specific selection acting upon viral genomes, while accounting for confounding biological processes, such as recombination and variation in mutation rates.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».