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Enregistrement W3052624576 · doi:10.1155/2020/9089768

Adaptive Evolution of Feline Coronavirus Genes Based on Selection Analysis

2020· article· en· W3052624576 sur OpenAlexaff
Hongyue Xia, Xibao Li, Wenliang Zhao, Shuran Jia, Xiaoqing Zhang, David M. Irwin, Shuyi Zhang

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaDepartment of Education of Liaoning ProvinceMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésPhylogenetic treeBiologyCladeGeneCATSCoronavirusFeline infectious peritonitisGeneticsPhylogeneticsSelection (genetic algorithm)Viral evolutionGenomeVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We investigated sequences of the feline coronaviruses (FCoV), which include feline enteric coronavirus (FECV) and feline infectious peritonitis virus (FIPV), from China and other countries to gain insight into the adaptive evolution of this virus. METHODS: Ascites samples from 31 cats with suspected FIP and feces samples from 8 healthy cats were screened for the presence of FCoV. Partial viral genome sequences, including parts of the nsp12-nsp14, S, N, and 7b genes, were obtained and aligned with additional sequences obtained from the GenBank database. Bayesian phylogenetic analysis was conducted, and the possibility of recombination within these sequences was assessed. Analysis of the levels of selection pressure experienced by these sequences was assessed using methods on both the PAML and Datamonkey platforms. RESULTS: Of the 31 cats investigated, two suspected FIP cats and one healthy cat tested positive for FCoV. Phylogenetic analysis showed that all of the sequences from mainland China cluster together with a few sequences from the Netherlands as a distinct clade when analyzed with FCoV sequences from other countries. Fewer than 3 recombination breakpoints were detected in the nsp12-nsp14, S, N, and 7b genes, suggesting that analyses for positive selection could be conducted. A total of 4, 12, 4, and 4 positively selected sites were detected in the nsp12-nsp14, S, N, and 7b genes, respectively, with the previously described site 245 of the S gene, which distinguishes FIPV from FECV, being a positive selection site. Conversely, 106, 168, 25, and 17 negative selection sites in the nsp12-14, S, N, and 7b genes, respectively, were identified. CONCLUSION: Our study provides evidence that the FCoV genes encoding replicative, entry, and virulence proteins potentially experienced adaptive evolution. A greater number of sites in each gene experienced negative rather than positive selection, which suggests that most of the protein sequence must be conservatively maintained for virus survival. A few of the sites showing evidence of positive selection might be associated with the more severe pathology of FIPV or help these viruses survive other harmful conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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