Phylogenies from dynamic networks
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the underlying contact network over which a pathogen spreads and the pathogen phylogenetic trees that are obtained presents an opportunity to use sequence data to learn about contact networks that are difficult to study empirically. However, this relationship is not explicitly known and is usually studied in simulations, often with the simplifying assumption that the contact network is static in time, though human contact networks are dynamic. We simulate pathogen phylogenetic trees on dynamic Erdős-Renyi random networks and on two dynamic networks with skewed degree distribution, of which one is additionally clustered. We use tree shape features to explore how adding dynamics changes the relationships between the overall network structure and phylogenies. Our tree features include the number of small substructures (cherries, pitchforks) in the trees, measures of tree imbalance (Sackin index, Colless index), features derived from network science (diameter, closeness), as well as features using the internal branch lengths from the tip to the root. Using principal component analysis we find that the network dynamics influence the shapes of phylogenies, as does the network type. We also compare dynamic and time-integrated static networks. We find, in particular, that static network models like the widely used Barabasi-Albert model can be poor approximations for dynamic networks. We explore the effects of mis-specifying the network on the performance of classifiers trained identify the transmission rate (using supervised learning methods). We find that both mis-specification of the underlying network and its parameters (mean degree, turnover rate) have a strong adverse effect on the ability to estimate the transmission parameter. We illustrate these results by classifying HIV trees with a classifier that we trained on simulated trees from different networks, infection rates and turnover rates. Our results point to the importance of correctly estimating and modelling contact networks with dynamics when using phylodynamic tools to estimate epidemiological parameters.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».