Genomics Research: The Underpinning of Infectious Disease Prevention and Control Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Despite the availability of antibiotics and vaccines, infectious diseases remain the second leading cause of death worldwide. The dynamic nature of infectious diseases due to persistent, emerging, and re-emerging infections continues to challenge health care systems around the world. As such, there is an urgent need for improvements in guidelines and practices that is only achievable through evidence-informed applied public health research. But what direction should this research take? A major weakness in current prevention and control strategies stems from an antiquated ‘one-size-fits-all' paradigm that fails to sufficiently recognize inherent differences in both host and pathogen. Indeed, individuals do not respond equally to infection, and pathogens of the same species are more disparate that once thought. It is incontrovertible that much of this diversity is attributable to genetic variation. Over the past two decades, genomics has provided remarkable insight into susceptibility, resistance, and progression of infection, yet the gap between genomics research and public health application remains large. Leaders in public health research, such as the Public Health Agency of Canada (PHAC) and the Centers for Disease Control (CDC), recognize that the knowledge garnered from genome-based research can be applied to prevent adverse outcomes of infection. As such, these agencies actively engage with major academic institutions to translate genome-based research into socially, legally, and ethically acceptable public health application. This Special Issue highlights the role of genomics in advancing our understanding of host-pathogen interactions and in improving the quality of mainstay public health tools including genomic epidemiology, diagnostics/screening, and vaccines.I sincerely thank the authors for their collective efforts in making this Special Issue possible. Ross Duncan (Laboratory for Foodborne Zoonosis, PHAC) and Dr. Bartha Knoppers (McGill University) conceived of the idea for this Issue and graciously invited me to serve as Guest Editor. Finally, I thank Dr. Tom Wong (Centre for Communicable Diseases and Infection Control, PHAC) for his critical comments and PHG Editor Dr. Elena Ambrosino for her guidance and support throughout the making of this Special Issue.Suneil Malik, PhDGuest EditorPublic Health Agency of Canada,Laboratory for Foodborne ZoonosisOffice of Biotechnology, Genomics and Population HealthOttawa, Ontario, Canada
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».