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Enregistrement W4409161212 · doi:10.3390/v17040527

Genetic and Phenotypic Investigations of Viral Subpopulations Detected in Different Tissues of Laying Hens Following Infectious Bronchitis Virus Infection

2025· article· en· W4409161212 sur OpenAlexafffund
Ahmed Ali, Ryan Rahimi, Motamed Elsayed Mahmoud, Adel Shalaby, Rodrigo A. Gallardo, Mohamed Faizal Abdul-Careem

Notice bibliographique

RevueViruses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryEgg Farmers of Canada
Mots-clésBiologyInfectious bronchitis virusVirusHypervariable regionGeneVirologyAvian infectious bronchitisAvian infectious bronchitis virusCoding regionPhylogenetic treePopulationPhenotypeGeneticsInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infectious bronchitis virus (IBV) commonly produces a range of genetic sequences during replication, particularly in the spike 1 (S1)-coding portion of the S gene, leading to distinct subpopulations within the broader viral population. It has been shown that certain microenvironments exert selective pressure on the S1-coding sequences and their encoded proteins, influencing the selection of viral subpopulations in these environments. In this study, high-throughput next-generation sequencing (NGS) was used to analyze the S1-coding sequences from tissues of the respiratory, digestive, renal, and reproductive systems of specific pathogen-free (SPF) laying hens. These tissues were collected nine days after infection with the California 1737/04 (CA1737/04) IBV strain, which is known to cause varying degrees of pathology in these tissues. Using a specific bioinformatics pipeline, 27 single nucleotide variants (SNVs) were detected in the S1-coding sequences derived from different tissues. These SNVs shaped multiple subpopulations (SP1-SP15), with SP1 being the core subpopulation present in all tissues, while others were tissue-specific. The IBV RNA loads in the tissues were negatively correlated with the number of SNVs or the Shannon entropy values, and phylogenetic analysis revealed a genetic divergence in the S1-coding sequences from certain tissues with lower viral RNA loads, particularly those from the trachea and ovary. Furthermore, the SNVs were associated with nonsynonymous mutations, primarily located in hypervariable region 2 (HVR 2) within the N-terminal domain of S1 (S1-NTD), except for those in SP7, which was exclusive to the trachea and contained changes in HVR 3 in the C-terminal domain of S1 (S1-CTD). Overall, this study adds to the existing knowledge about IBV evolution by highlighting the role of tissue-specific environments in shaping viral genetic diversity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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