Automatic detection of rate change in large data sets with an unsupervised approach: the case of influenza viruses
Notice bibliographique
Résumé
Influenza viruses evolve at such a high rate that vaccine recommendations need to be changed, but not quite on a regular basis. This observation suggests that the rate of evolution of these viruses is not constant through time, which begs the question as to when such rate changes occur, if they do so independently of the host in which they circulate and (or) independently of their subtype. To address these outstanding questions, we introduce a novel heuristics, Mclust*, that is based on a two-tier clustering approach in a phylogenetic context to estimate (i) absolute rates of evolution and (ii) when rate change occurs. We employ the novel approach to compare the two influenza surface proteins, hemagglutinin and neuraminidase, that circulated in avian, human, and swine hosts between 1960 and 2014 in two subtypes: H3N2 and H1N1. We show that the algorithm performs well in most conditions, accounting for phylogenetic uncertainty by means of bootstrapping and scales up to analyze very large data sets. Our results show that our approach is robust to the time-dependent artifact of rate estimation, and confirm pervasive punctuated evolution across hosts and subtypes. As such, the novel approach can potentially detect when vaccine composition needs to be updated.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».