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Enregistrement W3088768949 · doi:10.1128/jvi.01594-20

Diversity of Sea Star-Associated Densoviruses and Transcribed Endogenous Viral Elements of Densovirus Origin

2020· article· en· W3088768949 sur OpenAlexaff
Elliot W. Jackson, Roland C. Wilhelm, Mitchell R. Johnson, Holly L. Lutz, Isabelle Danforth, Joseph K. Gaydos, Michael W. Hart, Ian Hewson

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Department of the InteriorNational Science Foundation
Mots-clésBiologyMetagenomicsStarsStar (game theory)Evolutionary biologyEcologyGeneticsGeneAstrophysicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary interest in sea star densoviruses, specifically SSaDV, has been their association with sea star wasting syndrome (SSWS), a disease that has decimated sea star populations across the West Coast of the United States since 2013. The association of SSaDV with SSWS was originally drawn from metagenomic analysis, which was further studied through field surveys using quantitative PCR (qPCR), with the conclusion that it was the most likely viral candidate in the metagenomic data based on its representation in symptomatic sea stars compared to asymptomatic sea stars. We reexamined the original metagenomic data with additional genomic data sets and found that SSaDV was 1 of 10 densoviruses present in the original data set and was no more represented in symptomatic sea stars than in asymptomatic sea stars. Instead, SSaDV appears to be a widespread, generalist virus that exists among a large diversity of densoviruses present in sea star populations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,858

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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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