Viruses of Eukaryotic Algae: Diversity, Methods for Detection, and Future Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The scope for ecological studies of eukaryotic algal viruses has greatly improved with the development of molecular and bioinformatic approaches that do not require algal cultures. Here, we review the history and perceived future opportunities for research on eukaryotic algal viruses. We begin with a summary of the 65 eukaryotic algal viruses that are presently in culture collections, with emphasis on shared evolutionary traits (e.g., conserved core genes) of each known viral type. We then describe how core genes have been used to enable molecular detection of viruses in the environment, ranging from PCR-based amplification to community scale “-omics” approaches. Special attention is given to recent studies that have employed network-analyses of -omics data to predict virus-host relationships, from which a general bioinformatics pipeline is described for this type of approach. Finally, we conclude with acknowledgement of how the field of aquatic virology is adapting to these advances, and highlight the need to properly characterize new virus-host systems that may be isolated using preliminary molecular surveys. Researchers can approach this work using lessons learned from the Chlorella virus system, which is not only the best characterized algal-virus system, but is also responsible for much of the foundation in the field of aquatic virology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle