Giant RNA genomes: Roles of host, translation elongation, genome architecture, and proteome in nidoviruses
Notice bibliographique
Résumé
have the largest known RNA genomes of vertebrate and invertebrate viruses with 36.7 and 41.1 kb, respectively. The acquisition of a proofreading exoribonuclease (ExoN) by an ancestral nidovirus enabled crossing of the 20 kb barrier. Other factors constraining genome size variations in nidoviruses remain poorly defined. We assemble 76 genome sequences of invertebrate nidoviruses from >500.000 published transcriptome experiments and triple the number of known nidoviruses with >36 kb genomes, including a 64 kb RNA genome. Many of the identified viral lineages acquired putative enzymatic and other protein domains linked to genome size, host phyla, or virus families. The inserted domains may regulate viral replication and virion formation, or modulate infection otherwise. We classify ExoN-encoding nidoviruses into seven groups and four subgroups, according to canonical and noncanonical modes of viral replicase expression by ribosomes and genomic organization (reModes). The most-represented group employing the canonical reMode comprises invertebrate and vertebrate nidoviruses, including coronaviruses. Six groups with noncanonical reModes include invertebrate nidoviruses with 31-to-64 kb genomes. Among them are viruses with segmented genomes and viruses utilizing dual ribosomal frameshifting that we validate experimentally. Moreover, largest polyprotein length and genome size in nidoviruses show reMode- and host phylum-dependent relationships. We hypothesize that the polyprotein length increase in nidoviruses may be limited by the host-inherent translation fidelity, ultimately setting a nidovirus genome size limit. Thus, expansion of ExoN-encoding RNA virus genomes, the vertebrate/invertebrate host division, the control of viral replicase expression, and translation fidelity are interconnected.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».