SARS-CoV-2 convergent evolution cannot be reliably inferred from phylogenetic analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A homoplasy is a trait shared between individuals that did not arise in a common ancestor, but rather is the result of convergent evolution. SARS-CoV-2 homoplasic mutations are important to characterise, because the evidence for a mutation conferring a fitness advantage is strengthened if this mutation has evolved independently and repeatedly in separate viral lineages. Yet detecting homoplasy is difficult due to insufficient variation between sequences to construct reliable phylogenetic trees. Here, we develop a method to more robustly identify confident homoplasies. We derive a maximum likelihood (ML) tree, with taxa bearing seemingly recurrent mutations dispersed across the tree, and then, for each potentially homoplasic mutation, we derive an alternative tree where the same taxa are constrained to one clade such that the mutation is no longer homoplasic. We then compare how well the two trees fit the sequence data. Applying this method to SARS-CoV-2 yields only a few instances where the constrained trees have significantly less statistical support than unconstrained tree, suggesting phylogenetics can provide limited support for homoplasy in SARS-CoV-2 and that caution is needed when inferring evidence of convergent evolution from phylogenetic methods in the absence of evidence from other sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».