Metagenomic Analysis of Virus Diversity and Relative Abundance in a Eutrophic Freshwater Harbour
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic viruses have been extensively studied over the past decade, yet fundamental aspects of freshwater virus communities remain poorly described. Our goal was to characterize virus communities captured in the >0.22 µm size-fraction seasonally and spatially in a freshwater harbour. Community DNA was extracted from water samples and sequenced on an Illumina HiSeq platform. Assembled contigs were annotated as belonging to the virus groups (i.e., order or family) Caudovirales, Mimiviridae, Phycodnaviridae, and virophages (Lavidaviridae), or to other groups of undefined viruses. Virophages were often the most abundant group, and discrete virophage taxa were remarkably stable across sites and dates despite fluctuations in Mimiviridae community composition. Diverse Mimiviridae contigs were detected in the samples and the two sites contained distinct Mimiviridae communities, suggesting that Mimiviridae are important algal viruses in this system. Caudovirales and Phycodnaviridae were present at low abundances in most samples. Of the 18 environmental parameters tested, only chlorophyll a explained the variation in the data at the order or family level of classification. Overall, our findings provide insight into freshwater virus community assemblages by expanding the documented diversity of freshwater virus communities, highlighting the potential ecological importance of virophages, and revealing distinct communities over small spatial scales.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».