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Enregistrement W3097330168 · doi:10.3389/fmicb.2020.570131

Host Adaptation and Evolutionary Analysis of Zaire ebolavirus: Insights From Codon Usage Based Investigations

2020· article· en· W3097330168 sur OpenAlexaff
Wen Luo, Ayan Roy, Fucheng Guo, David M. Irwin, Xuejuan Shen, Junbin Pan, Yongyi Shen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoDiabetes Canada
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectDepartment of Education of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEbolavirusAdaptation (eye)BiologyEvolutionary biologyHost (biology)Host adaptationGeneticsVirologyEbola virusGenomeVirusGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ebola virus (EBOV) has caused several outbreaks as the consequence of spillover events from zoonotic sources and has resulted in huge death tolls. In spite of considerable progress, a thorough know-how regarding EBOV adaptation in various host species and detailed information about the potential reservoirs of EBOV still remains obscure. The present study was executed to examine the patterns of codon usage and its associated influence in the adaptation of EBOV to potential hosts that dwell in Africa, the origin of the viral outbreaks. Correspondence analysis (CA) revealed that the codon usage signature in EBOV is a complex interplay of factors including compositional bias and natural selection, with the latter having a more pronounced impact. Low codon usage bias in EBOV indicates a flexibility of the viruses in adapting to diverse range of hosts with different codon usage architectures. EBOV adaptation in potential hosts, as estimated by codon adaptation index (CAI) and relative codon deoptimization index (RCDI), revealed that the viruses were relatively better adapted to African primates than other mammals examined, which might account for the high fatality rate of primates owing to EBOV infection. Bats have been speculated as natural reservoirs of EBOV. In the present analysis it was interesting to note that EBOV displayed lower degrees of adaptation, as estimated by CAI and RCDI, with bats in comparison to the primate hosts. Lower degrees of adaptation might contribute to long-term co-existence and circulation of the viral pathogens in bat populations. Codon usage patterns of EBOV isolates associated with different outbreaks varied significantly, with discrete patterns between the West and Central African isolates. Additional evolutionary analyses indicated that the West African Epidemic began with an initial spillover infection and there was more than one population of EBOV circulating in the natural reservoir in the Democratic Republic of the Congo. The present study yields valuable information regarding the possible circulation of EBOV in various African mammals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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