Genomic and transcriptomic characterization of Delta SARS-CoV-2 infection in free-ranging white-tailed deer ( <i>Odocoileus virginianus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract White-tailed deer are susceptible to SARS-CoV-2 and represent a highly important species for surveillance. Nasal swabs and retropharyngeal lymph nodes from white-tailed deer (n=258) collected in November 2021 from Québec, Canada were analyzed for SARS-CoV-2 RNA. We employed viral genomics and transcriptomics to further characterize infection and investigate host response to infection. We detected Delta SARS-CoV-2 (AY.44) in deer from the Estrie region; sequences clustered with human sequences from GISAID collected in October 2021 from Vermont, USA, which borders this region. Mutations in the S-gene and a deletion in ORF8 encoding a truncated protein were detected. Host expression patterns in SARS-CoV-2 infected deer were associated with the innate immune response, including signalling pathways related to anti-viral, pro- and anti-inflammatory signalling, and host damage. Our findings provide preliminary insights of host response to SARS-CoV-2 infection in deer and underscores the importance of ongoing surveillance of key wildlife species for SARS-CoV-2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».