Evaluation of the genomic diversity of viruses infecting bacteria, archaea and eukaryotes using a common bioinformatic platform: steps towards a unified taxonomy
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Notice bibliographique
Résumé
Genome Relationship Applied to Virus Taxonomy (GRAViTy) is a genetics-based tool that computes sequence relatedness between viruses. Composite generalized Jaccard (CGJ) distances combine measures of homology between encoded viral genes and similarities in genome organizational features (gene orders and orientations). This scoring framework effectively recapitulates the current, largely morphology and phenotypic-based, family-level classification of eukaryotic viruses. Eukaryotic virus families typically formed monophyletic groups with consistent CGJ distance cut-off dividing between and within family divergence ranges. In the current study, a parallel analysis of prokaryotic virus families revealed quite different sequence relationships, particularly those of tailed phage families (Siphoviridae, Myoviridae and Podoviridae), where members of the same family were generally far more divergent and often not detectably homologous to each other. Analysis of the 20 currently classified prokaryotic virus families indeed split them into 70 separate clusters of tailed phages genetically equivalent to family-level assignments of eukaryotic viruses. It further divided several bacterial (Sphaerolipoviridae, Tectiviridae) and archaeal (Lipothrixviridae) families. We also found that the subfamily-level groupings of tailed phages were generally more consistent with the family assignments of eukaryotic viruses, and this supports ongoing reclassifications, including Spounavirinae and Vi1virus taxa as new virus families. The current study applied a common benchmark with which to compare taxonomies of eukaryotic and prokaryotic viruses. The findings support the planned shift away from traditional morphology-based classifications of prokaryotic viruses towards a genome-based taxonomy. They demonstrate the feasibility of a unified taxonomy of viruses into which the vast body of metagenomic viral sequences may be consistently assigned.
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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) | 0,000 | 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 découle