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Enregistrement W4414797983 · doi:10.1101/2025.10.01.679867

Elevated viral recombination in short-lived hosts

2025· preprint· en· W4414797983 sur OpenAlexafffund
Qiqi Yang, Matthew Osmond, Nicole Mideo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis Viruses Studies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésHost (biology)Viral evolutionPopulationRecombinationGenomeViral pathogenesisInfluenza A virus subtype H5N1GenotypeGenetic Fitness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recombination (including reassortment) is a salient force in viral evolution and has been implicated in the emergence of several zoonotic pathogens in humans. Viral recombination occurs during simultaneous infection of an individual host with multiple genotypes (co-infection). Thus, processes which affect the incidence of a disease in the host population affect how often viral genotypes recombine. We investigate whether and how host traits affect the realized rate of viral recombination using a mathematical model that makes feedbacks between viral evolution and host ecology (in particular, lifespan) explicit. Our main result is that viruses of host species that are short-lived tend to recombine more frequently than those of relatively long-lived hosts. This is because of differences in population density and, thus, the prevalence of (co-)infection at equilibrium. Using highly pathogenic avian influenza sequence data, we test the prediction that recombination is elevated in short-lived hosts. In agreement with this prediction, the magnitude of statistical associations between mutations on different segments of the flu genome increases with host body size, a proxy for lifespan. Similarly, estimates of the reassortment rate from phylogenetic network analyses decrease with body size. We discuss the implications of these findings for disease emergence. Subject category Evolution Subject areas evolution, health and disease and epidemiology, ecology

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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