Multicenter Comparison of Two Norovirus ORF2-Based Genotyping Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Point source norovirus outbreaks can be difficult to track due to high background levels of the virus in the environment and the limited strain variation in some genotyping regions. However, rapid and accurate source identification can limit the spread of a foodborne outbreak and reduce the number of cases. Harmonization of genotyping assays is critical for enabling the rapid exchange of sequence data nationally and internationally. Several regions of the genome have been proposed for this purpose, but no consensus has been reached. In the present study, two standardized genotyping protocols (region C and region D) were evaluated by nine laboratories in Canada and the United States, using a coded panel of 96 fecal specimens representing 22 different norovirus genotypes. Overall, region C typing had a success rate of 78% compared to 52% for region D; however, region D provides greater nucleotide sequence diversity for identifying new GII.4 variant strains. Significant differences in the genotyping success rate were observed among the nine participating laboratories (10% to 100%) and among the different genotypes (6% to 100%). For several genogroup II strains, reduced region D amplification correlated directly with mismatches between primer sequences and the template. Based on overall performance, we recommend the region C protocol for routine genotyping of noroviruses, while the region D protocol may be useful for identifying new GII.4 variants. Standardized genotyping protocols will enable rapid exchange of outbreak and sequence data through electronic norovirus surveillance networks.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».