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Enregistrement W3153680247 · doi:10.3390/microorganisms9040805

Virus Host Jumping Can Be Boosted by Adaptation to a Bridge Plant Species

2021· article· en· W3153680247 sur OpenAlexfundno aff
Sandra Martínez‐Turiño, María Calvo, Leonor C. Bedoya, Mingmin Zhao, Juan Antonio Garcı́a

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésBiologyHost (biology)PotyvirusAdaptation (eye)VirusHost adaptationArabidopsis thalianaVirologyPlant virusArabidopsisGeneticsChenopodium quinoaEvolutionary biologyMutantGeneBotanyVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding biological mechanisms that regulate emergence of viral diseases, in particular those events engaging cross-species pathogens spillover, is becoming increasingly important in virology. Species barrier jumping has been extensively studied in animal viruses, and the critical role of a suitable intermediate host in animal viruses-generated human pandemics is highly topical. However, studies on host jumping involving plant viruses have been focused on shifting intra-species, leaving aside the putative role of “bridge hosts” in facilitating interspecies crossing. Here, we take advantage of several VPg mutants, derived from a chimeric construct of the potyvirus Plum pox virus (PPV), analyzing its differential behaviour in three herbaceous species. Our results showed that two VPg mutations in a Nicotiana clevelandii-adapted virus, emerged during adaptation to the bridge-host Arabidopsis thaliana, drastically prompted partial adaptation to Chenopodium foetidum. Although both changes are expected to facilitate productive interactions with eIF(iso)4E, polymorphims detected in PPV VPg and the three eIF(iso)4E studied, extrapolated to a recent VPg:eIF4E structural model, suggested that two adaptation ways can be operating. Remarkably, we found that VPg mutations driving host-range expansion in two non-related species, not only are not associated with cost trade-off constraints in the original host, but also improve fitness on it.

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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,958

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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