The Environment and Cyanophage Diversity: Insights From Environmental Sequencing of DNA Polymerase
Notice bibliographique
Résumé
Globally distributed and abundant cyanophages in the family Myoviridae have dsDNA genomes with variable gene content, including host-derived auxiliary metabolic genes (AMGs) that potentially can facilitate viral replication. However, it is not well understood how this variation in gene content interacts with environmental variables to shape cyanomyovirus communities. This project correlated the genetic repertoire of cyanomyoviruses with their phyologeny, and investigated cyanomyovirus ecotype distribution as a function of environmental conditions across locations and seasons. Reference cyanomyovirus genomes were compared for their overlap in gene content to infer phyologenetic distances, and these distances were compared to distances calculated based on DNA polymerase (gp43) gene sequences. In turn, gp43 partial gene sequences amplified from natural cyanophage communities were used to describe cyanomyovirus community composition and to assess the relationship between environmental variables. The results showed the following: (1) DNA polymerase gene phylogeny generally correlated with the similarity in gene content among reference cyanomyoviruses, and thus can be used to describe environmental cyanomyovirus communities; (2) spatial and seasonal patterns in cyanomyovirus communities were related to environmental variables; (3) salinity and temperature, combined with nutrient concentration were predictors of cyanomyovirus richness, diversity and community composition. This study shows that environmental variables shape viral communities by drawing on a diverse seed bank of viral genotypes. From these results it is evident that that viral ecotypes with their corresponding genetic repertoires underlie selection pressures. However, the mechanisms involved in selecting for specific viral genotypes remain to be fully understood.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».