Public Health Genomics and the New Molecular Epidemiology of Bacterial Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory methods that can unambiguously fingerprint pathogenic microbes are needed to investigate the transmission of human infectious diseases from diverse sources, such as from the community, from the environment, within hospitals, or from contaminated food or water sources. Public health investigations currently rely on laboratory subtyping methods that ultimately provide only a fraction of the total genetic information of a pathogen, and although there is widespread success using existing subtyping methods, they do not always provide sufficient evidence to link disease cases together into outbreaks or to link these human cases to the culprit source. Alternatively, whole-genome sequencing of bacterial pathogens provides an unabridged examination of the genetic content of individual pathogen isolates, enabling public health laboratories to benefit from comparative analyses of total genetic content. In this context, whole-genome sequencing represents the ultimate epidemiological typing method - a universally applicable, highly detailed typing platform capable of providing the entire genetic blueprint of a pathogen and distinguishing strains to the single nucleotide level. These new genomic methods, if implemented within existing public health laboratory response programs, promise to revolutionize the ability of the laboratory to provide information and evidence on the evolution, transmission and virulence for bacterial pathogens - and this revolution is launching the new field of 'genomicepidemiology'.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».