Multiple introductions of Zika virus into the United States revealed through genomic epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Zika virus (ZIKV) is causing an unprecedented epidemic linked to severe congenital syndromes 1,2 . In July 2016, mosquito-borne ZIKV transmission was first reported in the continental United States and since then, hundreds of locally-acquired infections have been reported in Florida 3 . To gain insights into the timing, source, and likely route(s) of introduction of ZIKV into the continental United States, we tracked the virus from its first detection in Miami, Florida by direct sequencing of ZIKV genomes from infected patients and Aedes aegypti mosquitoes. We show that at least four distinct ZIKV introductions contributed to the outbreak in Florida and that local transmission likely started in the spring of 2016 - several months before its initial detection. By analyzing surveillance and genetic data, we discovered that ZIKV moved among transmission zones in Miami. Our analyses show that most introductions are phylogenetically linked to the Caribbean, a finding corroborated by the high incidence rates and traffic volumes from the region into the Miami area. By comparing mosquito abundance and travel flows, we describe the areas of southern Florida that are especially vulnerable to ZIKV introductions. Our study provides a deeper understanding of how ZIKV initiates and sustains transmission in new regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».