<i>Ebolavirus</i> evolution and emergence are associated with land use change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic land use change facilitates disease emergence by altering the interface between humans and pathogen reservoirs and is hypothesized to drive pathogen evolution. Here, we show a positive association between land use change and the evolution and dispersal of Zaire ebolavirus (EBOV) and Sudan ebolavirus (SUDV). We update the phylogeographies of EBOV and SUDV, which reveal that the most recent common ancestor of EBOV was circulating around 1960 in the forests of what is now the northwestern Democratic Republic of the Congo, while the most recent common ancestor of SUDV was circulating around 1958 in the southern Sudanese savanna. Both landscapes underwent significant anthropogenic fragmentation between 1940 and 1960, associated with specific colonial “schemes,” which substantially altered local human settlement patterns and the surrounding vegetation to support intensive cash crop agriculture. Since these disturbances, landscape fragmentation was spatiotemporally associated with the divergence and dispersal of new variants of both viruses into new ecoregions of Africa. These variants segregated geographically along ecoregion boundaries, resembling a pattern observable for other bat‐borne viruses. The amino acid changes which characterized each variant disproportionately involved glycosylation‐sensitive amino acids in the surface glycoprotein domain responsible for immune evasion and attachment to host cells, suggesting adaptation to new hosts amidst changing landscapes. Our results show that land use change not only increases the risk of spillover, but also impacts the evolution of viruses themselves.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».