Discovery and identification of a novel canine coronavirus causing a diarrhea outbreak in Vulpes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cross-species transmission of viruses from wildlife animal reservoirs, such as bats, poses a threat to human and domestic animal health. Previous studies have shown that domestic animals have important roles as intermediate hosts, enabling the transmission of genetically diverse coronaviruses from natural hosts to humans. Here, we report the identification and characterization of a novel canine coronavirus (VuCCoV), which caused an epidemic of acute diarrhea in Vulpes (foxes) in Shenyang, China. The epidemic started on November 8, 2019, and caused more than 39,600 deaths by January 1, 2022. Full-length viral genomic sequences were obtained from 15 foxes with diarrhea at the early stage of this outbreak. The VuCCoV genome shared more than 90% nucleotide identity with canine coronavirus (CCoV) for three of the four structural genes, with the S gene showing a larger amount of divergence. In addition, 67% (10/15) of the VuCCoV genomes contained an open reading frame (ORF3) gene, which was previously only detected in CCoV-I genomes. Notably, VuCCoV had only two to three amino acid differences at the partial RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) level to bat CoV, suggesting a close genetic relationship. Therefore, these novel VuCCoV genomes represent a previously unsampled lineage of CCoVs. We also show that the VuCCoV spike protein binds to canine and fox aminopeptidase N (APN), which may allow this protein to serve as an entry receptor. In addition, cell lines were identified that are sensitive to VuCCoV using a pseudovirus system. These data highlight the importance of identifying the diversity and distribution of coronaviruses in domestic animals, which could mitigate future outbreaks that could threaten livestock, public health, and economic growth.
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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 | 0,001 |
| 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 découle