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Enregistrement W2307185071 · doi:10.1126/science.aaf5036

Zika virus in the Americas: Early epidemiological and genetic findings

2016· article· en· W2307185071 sur OpenAlexaff
Nuno R. Faria, Raimunda do Socorro da Silva Azevedo, Moritz U. G. Kraemer, Renato Pereira de Souza, Mariana Sequetin Cunha, Sarah C. Hill, Julien Thézé, Michael B. Bonsall, Thomas A. Bowden, Ilona Rissanen, Iray Maria Rocco, Juliana Silva Nogueira, Adriana Yurika Maeda, Fernanda Giseli da Silva Vasami, Fernando Luiz de Lima Macedo, Akemi Suzuki, Sueli Guerreiro Rodrigues, Ana Cecília Ribeiro Cruz, Bruno Tardeli Nunes, Daniele Barbosa de Almeida Medeiros, Daniela Sueli Guerreiro Rodrigues, Alice Louize Nunes Queiroz, Eliana Vieira Pinto da Silva, Daniele Freitas Henriques, Elisabeth Salbe Travassos da Rosa, Consuelo Silva de Oliveira, Lívia Carício Martins, Helena Baldez Vasconcelos, Lívia Medeiros Neves Casseb, Darlene de Brito Simith, Jane P. Messina, Leandro Abade, José Lourenço, Maricélia Maia de Lima, Marta Giovanetti, Simon I Hay, Rodrigo Santos de Oliveira, Poliana da Silva Lemos, Layanna Freitas de Oliveira, Clayton Pereira Silva de Lima, Sandro Patroca da Silva, Janaína Mota de Vasconcelos, Luciano Franco, Jedson Ferreira Cardoso, João Lídio da Silva Gonçalves Vianez Júnior, Daiana Mir, Gonzalo Bello, Edson Delatorre, Kamran Khan, Marisa Creatore, Giovanini Evelim Coelho, Wanderson Kleber de Oliveira, Robert B. Tesh, Oliver G. Pybus, Márcio Roberto Teixeira Nunes, Pedro Fernando da Costa Vasconcelos

Notice bibliographique

RevueScience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilUnited States Agency for International DevelopmentNational Institutes of HealthMinistério da SaúdeConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Center for Complementary and Integrative HealthMedical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates FoundationEuropean CommissionWellcome TrustWellcomeSeventh Framework Programme
Mots-clésZika virusMicrocephalyOutbreakEpidemiologyVirologyVirusPregnancyBiologyDemographyGeographyMedicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brazil has experienced an unprecedented epidemic of Zika virus (ZIKV), with ~30,000 cases reported to date. ZIKV was first detected in Brazil in May 2015, and cases of microcephaly potentially associated with ZIKV infection were identified in November 2015. We performed next-generation sequencing to generate seven Brazilian ZIKV genomes sampled from four self-limited cases, one blood donor, one fatal adult case, and one newborn with microcephaly and congenital malformations. Results of phylogenetic and molecular clock analyses show a single introduction of ZIKV into the Americas, which we estimated to have occurred between May and December 2013, more than 12 months before the detection of ZIKV in Brazil. The estimated date of origin coincides with an increase in air passengers to Brazil from ZIKV-endemic areas, as well as with reported outbreaks in the Pacific Islands. ZIKV genomes from Brazil are phylogenetically interspersed with those from other South American and Caribbean countries. Mapping mutations onto existing structural models revealed the context of viral amino acid changes present in the outbreak lineage; however, no shared amino acid changes were found among the three currently available virus genomes from microcephaly cases. Municipality-level incidence data indicate that reports of suspected microcephaly in Brazil best correlate with ZIKV incidence around week 17 of pregnancy, although this correlation does not demonstrate causation. Our genetic description and analysis of ZIKV isolates in Brazil provide a baseline for future studies of the evolution and molecular epidemiology of this emerging virus in the Americas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1 127
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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