Assessing the emergence time of SARS-CoV-2 zoonotic spillover
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolution of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus (SARS-CoV-2) and its relationship to other coronaviruses in the wild is crucial for preventing future virus outbreaks. While the origin of the SARS-CoV-2 pandemic remains uncertain, mounting evidence suggests the direct involvement of the bat and pangolin coronaviruses in the evolution of the SARS-CoV-2 genome. To unravel the early days of a probable zoonotic spillover event, we analyzed genomic data from various coronavirus strains from both human and wild hosts. Bayesian phylogenetic analysis was performed using multiple datasets, using strict and relaxed clock evolutionary models to estimate the occurrence times of key speciation, gene transfer, and recombination events affecting the evolution of SARS-CoV-2 and its closest relatives. We found strong evidence supporting the presence of temporal structure in datasets containing SARS-CoV-2 variants, enabling us to estimate the time of SARS-CoV-2 zoonotic spillover between August and early October 2019. In contrast, datasets without SARS-CoV-2 variants provided mixed results in terms of temporal structure. However, they allowed us to establish that the presence of a statistically robust clade in the phylogenies of gene S and its receptor-binding (RBD) domain, including two bat (BANAL) and two Guangdong pangolin coronaviruses (CoVs), is due to the horizontal gene transfer of this gene from the bat CoV to the pangolin CoV that occurred in the middle of 2018. Importantly, this clade is closely located to SARS-CoV-2 in both phylogenies. This phylogenetic proximity had been explained by an RBD gene transfer from the Guangdong pangolin CoV to a very recent ancestor of SARS-CoV-2 in some earlier works in the field before the BANAL coronaviruses were discovered. Overall, our study provides valuable insights into the timeline and evolutionary dynamics of the SARS-CoV-2 pandemic.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».