Genomic Motifs as a Novel Indicator of the Relationship between Strains Isolated from the Epidemic of Porcine Epidemic Diarrhea in 2013-2014
Notice bibliographique
Résumé
Porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) is a positive-sense RNA virus that causes infectious gastroenteritis in pigs. Following a PED outbreak that occurred in China in 2010, the disease was identified for the first time in the United States in April 2013, and was reported in many other countries worldwide from 2013 to 2014. As a novel approach to elucidate the epidemiological relationship between PEDV strains, we explored their genome sequences to identify the motifs that were shared within related strains. Of PED outbreaks reported in many countries during 2013-2014, 119 PEDV strains in Japan, USA, Canada, Mexico, Germany, and Korea were selected and used in this study. We developed a motif mining program, which aimed to identify a specific region of the genome that was exclusively shared by a group of PEDV strains. Eight motifs were identified (M1-M8) and they were observed in 41, 9, 18, 6, 10, 14, 2, and 2 strains, respectively. Motifs M1-M6 were shared by strains from more than two countries, and seemed to originate from one PEDV strain, Indiana12.83/USA/2013, among the 119 strains studied. BLAST search for motifs M1-M6 revealed that M3-M5 were almost identical to the strain ZMDZY identified in 2011 in China, while M1 and M2 were similar to other Chinese strains isolated in 2011-2012. Consequently, the PED outbreaks in these six countries may be closely related, and multiple transmissions of PEDV strains between these countries may have occurred during 2013-2014. Although tools such as phylogenetic tree analysis with whole genome sequences are increasingly applied to reveal the connection between isolates, its interpretation is sometimes inconclusive. Application of motifs as a tool to examine the whole genome sequences of causative agents will be more objective and will be an explicit indicator of their relationship.
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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 | 0,002 |
| 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 ».