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Enregistrement W2951499122 · doi:10.1101/036509

Eighteenth century Yersinia pestis genomes reveal the long-term persistence of an historical plague focus

2016· preprint· en· W2951499122 sur OpenAlexaff
Kirsten I. Bos, Alexander Herbig, Jason W. Sahl, Nicholas Waglechner, Mathieu Fourment, Stephen A Forrest, Jennifer Klunk, Verena J. Schuenemann, Debi Poinar, Melanie Kuch, Brian Golding, Olivier Dutour, Paul Keim, David M. Wagner, Edward C. Holmes, Johannes Krause, Hendrik N. Poinar

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYersinia pestisPlague (disease)OutbreakPandemicLineage (genetic)Extant taxonEpidemic diseaseGeographyBiologyDiseaseVirologyHistoryEthnologyGenealogyAncient historyEvolutionary biologyInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVirulenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 14th-18th century pandemic of Yersinia pestis caused devastating disease outbreaks in Europe for almost 400 years. The reasons for plague's persistence and abrupt disappearance in Europe are poorly understood, but could have been due to either the presence of now-extinct plague foci in Europe itself, or successive disease introductions from other locations. Here we present five Y. pestis genomes from one of the last European outbreaks of plague, from 1722 in Marseille, France. The lineage identified has not been found in any extant Y. pestis foci sampled to date, and has its ancestry in strains obtained from victims of the 14th century Black Death. These data suggest the existence of a previously uncharacterized historical plague focus that persisted for at least three centuries. We propose that this disease source may have been responsible for the many resurgences of plague in Europe following the Black Death.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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