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Enregistrement W2589589242 · doi:10.1128/jcm.02436-16

Short-Read Whole-Genome Sequencing for Laboratory-Based Surveillance of Bordetella pertussis

2017· article· en· W2589589242 sur OpenAlexafffund
Alex Marchand‐Austin, Raymond S. W. Tsang, Jennifer L. Guthrie, H. Jennifer, Gillian Lim, Natasha S. Crowcroft, Shelley L. Deeks, David J. Farrell, Frances Jamieson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Mots-clésBordetella pertussisWhole genome sequencingWhooping coughBiologyMicrobiologyDNA sequencingGenomeBordetellaComputational biologyVirologyGeneticsBacteriaGeneVaccination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Bordetella pertussis is a Gram-negative bacterium that causes respiratory infections in humans. Ongoing molecular surveillance of B. pertussis acellular vaccine (aP) antigens is critical for understanding the interaction between evolutionary pressures, disease pathogenesis, and vaccine effectiveness. Methods currently used to characterize aP components are relatively labor-intensive and low throughput. To address this challenge, we sought to derive aP antigen genotypes from minimally processed short-read whole-genome sequencing data generated from 40 clinical B. pertussis isolates and analyzed using the SRST2 bioinformatic package. SRST2 was able to identify aP antigen genotypes for all antigens with the exception of pertactin, possibly due to low read coverage in GC-rich low-complexity regions of variation. Two main genotypes were observed in addition to a singular third genotype that contained an 84-bp deletion that was identified by SRST2 despite the issues in allele calling. This method has the potential to generate large pools of B. pertussis molecular data that can be linked to clinical and epidemiological information to facilitate research of vaccine effectiveness and disease severity in the context of emerging vaccine antigen-deficient strains.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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