Phylogenetic surveillance of travel-related Zika virus infections through whole-genome sequencing methods
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, the World Health Organization identified the Zika virus (ZIKV) as a pathogen that should be prioritized for public health research due to its epidemic potential. In this study, whole-genome sequencing (WGS) of travel-acquired ZIKV infections was used to examine the limitations of phylogenetic analysis. WGS and phylogenetic analysis were performed to investigate geographic clustering of samples from five Canadians with travel-acquired ZIKV infections and to assess the limitations of phylogenetic analysis of ZIKV sequences using a phylogenetic cluster approach. Genomic variability of ZIKV samples was assessed and for context, compared with hepatitis C virus (HCV) samples. Phylogenetic analysis confirmed the suspected region of ZIKV infection for one of five samples and one sample failed to cluster with sequences from its suspected country of infection. Travel-acquired ZIKV samples depicted low genomic variability relative to HCV samples. A floating patristic distance threshold classified all pre-2000 ZIKV sequences into separate clusters, while only Cambodian, Peruvian, Malaysian, and South Korean sequences were similarly classifiable. While phylogenetic analysis of ZIKV data can identify the broad geographical region of ZIKV infection, ZIKV's low genomic variability is likely to limit precise interpretations of phylogenetic analysis of the origins of travel-related cases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».