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Enregistrement W3040359638 · doi:10.1139/facets-2020-0009

An examination of the <i>Iridovirus</i> core genes for reconstructing <i>Ranavirus</i> phylogenies

2020· article· en· W3040359638 sur OpenAlexvenueno aff
David R. Ballard, Adam Davis, Riley B. Fuller, Abigale R. Garner, Amanda D. Mileham, Justin D. Serna, Dana E. Brue, Caroline Harding, Charlsey Dodgen, Whitney Culpepper, Bridget Piatt, Sarah Rosario, Amanda L. J. Duffus

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanavirusIridovirusBiologyPhylogenetic treeGeneOpen reading frameGeneticsGenomeHomology (biology)Evolutionary biologyCapsidPhylogeneticsVirologyPeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ranaviruses are globally emerging infections of poikilothermic vertebrates and belong to the viral family Iridoviridae. The six species of ranaviruses are responsible for unknown numbers of infections and disease and mortality events around the world in amphibians, fish, and reptiles. Genomic investigations have shown that there are 24 core genes shared by all iridoviruses. In this study, we examine the utility of each of these genes in reconstructing phylogenetic relationships across six species of Ranavirus. We also performed dot-plot analysis for the 17 isolates in the study. For large-scale differentiation, using the major capsid protein gene creates a tree similar to the whole genome tree. Other comparable genes include open reading frame (ORF) 19R (a serine–theonine protein kinase) and ORF 88R (Erv I/Alr Family protein). The poorest candidate for phylogenetic reconstruction, due to high homology, was ORF 1R (a putative replication factor and (or) DNA binding-packing protein). There are a plethora of genes that may be useful to examine phylogenies at smaller scales (e.g., to examine local adaptation); however, they do not necessarily belong to the set of highly conserved core genes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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