Discarded diversity: novel megaphages, auxiliary metabolic genes, and virally encoded CRISPR-Cas systems in landfills
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Viruses are the most abundant microbial entities on the planet, impacting microbial community structure and ecosystem services. Despite outnumbering bacteria and archaea by an order of magnitude, viruses have been comparatively underrepresented in reference databases. Metagenomic examinations have illustrated that viruses of bacteria and archaea have been specifically understudied in engineered environments. Here we employed metagenomic and computational biology methods to examine the diversity, host interactions, and genetic systems of viruses predicted from 27 samples taken from three municipal landfills across North America. RESULTS: We identified numerous viruses that are not represented in reference databases, including the third largest bacteriophage genome identified to date (~ 678 kbp), and noted a large diversity of viruses in landfills that has limited overlap across landfills and is distinct from viromes in other systems. Host-virus interactions were examined via host CRISPR spacer to viral protospacer mapping which captured hyper-targeted viral populations and six viral populations predicted to infect hosts across multiple phyla. Auxiliary metabolic genes (AMGs) were identified with the potential to augment hosts' methane, sulfur, and contaminant degradation metabolisms, including AMGs not previously reported in the literature. CRISPR arrays and CRISPR-Cas systems were identified from predicted viral genomes, including the two largest bacteriophage genomes to contain these genetic features. Some virally encoded Cas effector-like proteins appear distinct relative to previously reported Cas effectors and are interesting targets for potential genome editing tools. CONCLUSIONS: Our observations indicate landfills, as heterogeneous contaminated sites with unique selective pressures, are key locations for diverse viruses and atypical virus-host dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».