The recombinogenic history of turnip mosaic potyvirus reveals its introduction to Japan in the 19th century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterizing the detailed spatial and temporal dynamics of plant pathogens can provide valuable information for crop protection strategies. However, the epidemiological characteristics and evolutionary trajectories of pathogens can differ markedly from one country to another. The most widespread and important virus of brassica vegetables, turnip mosaic virus (TuMV), causes serious plant diseases in Japan. We collected 317 isolates of TuMV from Raphanus and Brassica plants throughout Japan over nearly five decades. Genomic sequences from these isolates were combined with published sequences. We identified a total of eighty-eight independent recombination events in Japanese TuMV genomes and found eighty-two recombination-type patterns in Japan. We assessed the evolution of TuMV through space and time using whole and partial genome sequences of both nonrecombinants and recombinants. Our results suggest that TuMV was introduced into Japan after the country emerged from its isolationist policy (1639–1854) in the Edo period and then dispersed to other parts of Japan in the 20th century. The results of our analyses reveal the complex structure of the TuMV population in Japan and emphasize the importance of identifying recombination events in the genome. Our study also provides an example of surveying the epidemiology of a virus that is highly recombinogenic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».