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Enregistrement W2883065464 · doi:10.17975/sfj-2018-005

Analysis of The Nucleotide Sequence Diversity of the Lassa Virus and Augmenting its Phylogenetic Tree

2018· article· en· W2883065464 sur OpenAlexvenueno aff
Sean Oddoye

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLassa feverPhylogenetic treeGenBankBiologyVirologyViral quasispeciesNucleotide diversityMega-Genetic diversityLassa virusPopulationEvolutionary biologyGeneticsTree (set theory)Virus classificationPhylogeneticsVirusGenomeGenotypeMedicineGeneHepatitis C virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lassa Virus (LASV) is the etiological catalyst for Lassa fever, an acute hemorrhagic disease with a mortality rate of 15%. Many aspects of the Lassa virus are not understood, like the causation of deafness in ⅓ of surviving patients or why symptoms are benign for 80% of those infected with the virus. Ambiguities like these suggest that there might exist some genomic heterogeneity among infecting viruses and demonstrate a need to quantify and analyze polymorphisms within LASV. Patterns that emerge from phylogenetic trees can be used to assess the structure of a population while also providing insights to the genetic makeup. The purpose of this investigation was to develop a more streamlined means of calculating nucleotide diversity within a subpopulation of Lassa virus strains and to augment a phylogenetic tree of the Lassa Virus glycoprotein precursor (GPC) segment. A total of 25 partial and complete data sequences of LASV strains were obtained from the Genbank Archives. During phase one of this investigation, the sequence data was inputted into MEGA analytical software and the sequence diversity was derived on a nucleotide level. Data from the individual strand sequences was used to augment a phylogenetic tree using Treeview X software. In phase two of this investigation, an algorithm was created using RStudio, with BSGenome and BioStrings extensions. The sequence diversity derived from the statistical analyses on MEGA was compared to that of the algorithm created. A p-value of 0.08 was found, which deviates from the accepted range of non-medical p-value of 0.00 to 0.05. It is suggested that future research focuses on creating a refurbished version of the algorithm to calculate a nucleotide diversity within a percent error of 5%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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