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Enregistrement W1997018778 · doi:10.1099/vir.0.83038-0

Bayesian coalescent inference of hepatitis A virus populations: evolutionary rates and patterns

2007· article· en· W1997018778 sur OpenAlexaff
Gonzalo Moratorio, Mauro Costa‐Mattioli, Rosina Piovani, Héctor Romero, Héctor Musto, Juan Cristina

Notice bibliographique

RevueJournal of General Virology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis Viruses Studies and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy AgencyPennsylvania State University
Mots-clésCoalescent theoryBiologyMarkov chain Monte CarloVirologyBayesian probabilityHepatitis a virusBayesian inferencePicornaviridaeInferenceGeneticsEvolutionary biologyVirusStatisticsPhylogeneticsPoliovirusGeneMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatitis A virus (HAV) is a hepatotropic member of the family Picornaviridae. Previous studies suggested that HAV may evolve more slowly than other members of the family. To estimate HAV substitution rates precisely, we used a Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) approach on temporally sampled HAV VP1 full-length sequences from strains isolated in France. A mean rate of evolutionary change of 9.76 x 10(-4) nucleotide substitution per site per year was found. The results also revealed that the synonymous rate found for HAV is lower than that of other members of the family. Bayesian skyline plots revealed a sharp decline in the effective number of infections in 1996, coinciding with the introduction of HAV vaccine.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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