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Enregistrement W4205679550 · doi:10.1093/ve/veab110

<b>Wildlife in Cameroon harbor diverse coronaviruses, including many closely related to human coronavirus 229E</b>

2022· article· en· W4205679550 sur OpenAlexaff
Nkom F. Ntumvi, Valantine Ngum Ndze, Amethyst Gillis, Joseph Le Doux Diffo, Ubald Tamoufé, Jean-Michel Takuo, Mohamed Moctar Mouliom Mouiche, Julius Nwobegahay, Matthew LeBreton, Anne W. Rimoin, Bradley S. Schneider, Corina Monagin, David J. McIver, Sanjit K. Roy, James A. Ayukekbong, Karen Saylors, Damien O. Joly, Nathan Wolfe, Edward M. Rubin, Christian E. Lange

Notice bibliographique

RevueVirus Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthNational Institutes of HealthJohns Hopkins UniversitySkoll FoundationFogarty International CenterUnited States Agency for International Development
Mots-clésCoronavirusWildlifeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakVirologyFisheryBiologyEcologyMedicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Zoonotic spillover of animal viruses into human populations is a continuous and increasing public health risk. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) highlights the global impact of emergence. Considering the history and diversity of coronaviruses (CoVs), especially in bats, SARS-CoV-2 will likely not be the last to spillover from animals into human populations. We sampled and tested wildlife in the Central African country Cameroon to determine which CoVs are circulating and how they relate to previously detected human and animal CoVs. We collected animal and ecological data at sampling locations and used family-level consensus PCR combined with amplicon sequencing for virus detection. Between 2003 and 2018, samples were collected from 6,580 animals of several different orders. CoV RNA was detected in 175 bats, a civet, and a shrew. The CoV RNAs detected in the bats represented 17 different genetic clusters, coinciding with alpha (n = 8) and beta (n = 9) CoVs. Sequences resembling human CoV-229E (HCoV-229E) were found in 40 Hipposideridae bats. Phylogenetic analyses place the human-derived HCoV-229E isolates closest to those from camels in terms of the S and N genes but closest to isolates from bats for the envelope, membrane, and RNA-dependent RNA polymerase genes. The CoV RNA positivity rate in bats varied significantly (P < 0.001) between the wet (8.2 per cent) and dry seasons (4.5 per cent). Most sampled species accordingly had a wet season high and dry season low, while for some the opposite was found. Eight of the suspected CoV species of which we detected RNA appear to be entirely novel CoV species, which suggests that CoV diversity in African wildlife is still rather poorly understood. The detection of multiple different variants of HCoV-229E-like viruses supports the bat reservoir hypothesis for this virus, with the phylogenetic results casting some doubt on camels as an intermediate host. The findings also support the previously proposed influence of ecological factors on CoV circulation, indicating a high level of underlying complexity to the viral ecology. These results indicate the importance of investing in surveillance activities among wild animals to detect all potential threats as well as sentinel surveillance among exposed humans to determine emerging threats.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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