CRISPR-resolved virus-host interactions in a municipal landfill include non-specific viruses, hyper-targeted viral populations, and interviral conflicts
Notice bibliographique
Résumé
Viruses are the most abundant microbial guild on the planet, impacting microbial community structure and ecosystem services. Viruses are specifically understudied in engineered environments, including examinations of their host interactions. We examined host-virus interactions via host CRISPR spacer to viral protospacer mapping in a municipal landfill across two years. Viruses comprised ~ 4% of both the unassembled reads and assembled basepairs. A total of 458 unique virus-host connections captured hyper-targeted viral populations and host CRISPR array adaptation over time. Four viruses were predicted to infect across multiple phyla, suggesting that some viruses are far less host-specific than is currently understood. We detected 161 viral elements that encode CRISPR arrays, including one with 187 spacers, the longest virally-encoded CRISPR array described to date. Virally-encoded CRISPR arrays targeted other viral elements in interviral conflicts. CRISPR-encoding proviruses integrated into host chromosomes were latent examples of CRISPR-immunity-based superinfection exclusion. The bulk of the observed virus-host interactions fit the one-virus-one-host paradigm, but with limited geographic specificity. Our networks highlight rare and previously undescribed complex interactions influencing the ecology of this dynamic engineered system. Our observations indicate landfills, as heterogeneous contaminated sites with unique selective pressures, are key locations for atypical virus-host dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».