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Enregistrement W4381470255 · doi:10.1038/s41467-023-39455-9

Higher convergence of human-great ape enteric eukaryotic viromes in central African forest than in a European zoo: a One Health analysis

2023· article· en· W4381470255 sur OpenAlexfundno aff
Victor Narat, Maud Salmona, Mamadou Kampo, Thibaut Heyer, Abdeljalil Senhaji Rachik, Séverine Mercier‐Delarue, Noémie Ranger, Stephanie Rupp, Philippe Ambata, Richard Njouom, François Simon, Jérôme Le Goff, Tamara Giles‐Vernick

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced ResearchAgence Nationale de la RechercheNational Endowment for the Humanities
Mots-clésHuman viromeOne HealthBiologyHuman healthEvolutionary biologyMetagenomicsEcologyZoologyGeographyPublic healthEnvironmental healthGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human-animal pathogenic transmissions threaten both human and animal health, and the processes catalyzing zoonotic spillover and spillback are complex. Prior field studies offer partial insight into these processes but overlook animal ecologies and human perceptions and practices facilitating human-animal contact. Conducted in Cameroon and a European zoo, this integrative study elucidates these processes, incorporating metagenomic, historical, anthropological and great ape ecological analyses, and real-time evaluation of human-great ape contact types and frequencies. We find more enteric eukaryotic virome sharing between Cameroonian humans and great apes than in the zoo, virome convergence between Cameroonian humans and gorillas, and adenovirus and enterovirus taxa as most frequently shared between Cameroonian humans and great apes. Together with physical contact from hunting, meat handling and fecal exposure, overlapping human cultivation and gorilla pillaging in forest gardens help explain these findings. Our multidisciplinary study identifies environmental co-use as a complementary mechanism for viral sharing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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