Viral Long-Term Evolutionary Strategies Favor Stability over Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
Viruses are known to have some of the highest and most diverse mutation rates found in any biological replicator, with single-stranded (ss) RNA viruses evolving the fastest, and double-stranded (ds) DNA viruses having rates approaching those of bacteria. As mutation rates are tightly and negatively correlated with genome size, selection is a clear driver of viral evolution. However, the role of intragenomic interactions as drivers of viral evolution is still unclear. To understand how these two processes affect the long-term evolution of viruses infecting humans, we comprehensively analyzed ssRNA, ssDNA, dsRNA, and dsDNA viruses, to find which virus types and which functions show evidence for episodic diversifying selection and correlated evolution. We show that selection mostly affects single stranded viruses, that correlated evolution is more prevalent in DNA viruses, and that both processes, taken independently, mostly affect viral replication. However, the genes that are jointly affected by both processes are involved in key aspects of their life cycle, favoring viral stability over proliferation. We further show that both evolutionary processes are intimately linked at the amino acid level, which suggests that it is the joint action of selection and correlated evolution, and not just selection, that shapes the evolutionary trajectories of viruses-and possibly of their epidemiological potential.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».