The Differences in the Evolutionary Dynamics of MERS and SARS Coronaviruses
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV and MERS-CoV are two coronaviruses that have received significant attention due to their high pathogenicity and mortality rates in human populations. In this study, we compared their evolutionary dynamics to provide a One Health perspective on their differences in terms of the results of disease control. The phylogenetic network of SARS-CoVs showed that human isolates gathered into a “super-spreader” cluster and were distinct from civet isolates. In contrast, dromedary camel- and human-isolated MERS-CoVs were clustered together. Thus, most clades of MERS-CoV can infect humans, and MERS-CoVs seem to more easily spill over the animal-to-human interface. Additionally, the civet can be easily controlled, while the intermediate host (dromedary camels) of MERS-CoV is an important livestock species, so it is impossible to eliminate all animals. This further leads to difficulties in disease control in MERS. Although MERS-CoVs are endemic to dromedary camels in both the Middle East and Africa, human infections are mainly linked to the Middle East. The nucleotide sequences of the MERS-CoV receptor gen (dipeptidyl peptidase 4 (DPP4)) from 30 Egyptians, 36 Sudanese, and 34 Saudi Arabians showed little difference. These findings suggest that the observed disparities in MERS prevalence between populations in the Middle East and Africa may be more strongly attributed to inadequate disease surveillance and the limited camel-to-human transmission of clade C MERS-CoV in Africa, rather than variations in DPP4 gene.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».