Predicting mammalian hosts in which novel coronaviruses can be generated.
Nat Commun
; 12(1): 780, 2021 02 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: covidwho-1087442
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Este artículo de revista científica es probablemente basado en un preprint previamente disponible, por medio del reconocimiento de similitud realizado por una máquina. La confirmación humana aún está pendiente.
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ABSTRACT
Novel pathogenic coronaviruses - such as SARS-CoV and probably SARS-CoV-2 - arise by homologous recombination between co-infecting viruses in a single cell. Identifying possible sources of novel coronaviruses therefore requires identifying hosts of multiple coronaviruses; however, most coronavirus-host interactions remain unknown. Here, by deploying a meta-ensemble of similarity learners from three complementary perspectives (viral, mammalian and network), we predict which mammals are hosts of multiple coronaviruses. We predict that there are 11.5-fold more coronavirus-host associations, over 30-fold more potential SARS-CoV-2 recombination hosts, and over 40-fold more host species with four or more different subgenera of coronaviruses than have been observed to date at >0.5 mean probability cut-off (2.4-, 4.25- and 9-fold, respectively, at >0.9821). Our results demonstrate the large underappreciation of the potential scale of novel coronavirus generation in wild and domesticated animals. We identify high-risk species for coronavirus surveillance.
Texto completo:
Disponible
Colección:
Bases de datos internacionales
Base de datos:
MEDLINE
Asunto principal:
Coronavirus
/
Interacciones Huésped-Patógeno
/
Mamíferos
Tipo de estudio:
Estudio pronóstico
/
Ensayo controlado aleatorizado
/
Revisiones
Límite:
Animales
/
Humanos
Idioma:
Inglés
Revista:
Nat Commun
Asunto de la revista:
Biologia
/
Ciencia
Año:
2021
Tipo del documento:
Artículo
País de afiliación:
S41467-021-21034-5
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