How can we use whole genome sequencing and mathematical modelling to understand tuberculosis transmission and inform our public health practices?
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) remains a public health problem in cities in high-income, low-incidence countries, such as London, where it disproportionately affects particular population groups and, as such, more effective intervention strategies are needed. With whole genome sequencing (WGS) data being increasingly used for TB epidemiology, I investigated how WGS data alongside statistical inference and mathematical modelling can improve our understanding of transmission in these population groups. By reviewing the literature on WGS in TB epidemiology studies, I concluded that whilst genomic data can improve our understanding of TB transmission, including epidemiological data alongside is helpful for mitigating uninformative genomic data or strengthening conclusions. I then employed a statistical inference method on sequencing data from a Canadian outbreak and used the inferred transmission network to determine that the outbreak had ended, demonstrating the use of genomic epidemiology in public health. As we must analyse genomic data using bioinformatics and sometimes phylogenetic methods before we can interpret it for epidemiological purposes, I undertook bioinformatics analysis of 415 genomes from a London TB outbreak and attempted to create a timed-phylogenetic tree that could be used for genomic epidemiology inferences. However, the data proved difficult to interpret resulting in a tree with little confidence, potentially due to little variation amongst the sequences. Finally, I constructed a novel mathematical transmission model to recapitulate the London outbreak and investigate public health interventions to conclude that despite loss-to-follow-up being considered an important factor amongst the cohort anecdotally, focusing interventions on reducing loss-to-follow-up or increasing re-engagement does not significantly reduce the number of outbreak cases. Finding infectious cases early achieves the most impact. In conclusion, combining epidemiological and sequencing with novel quantitative analysis using statistical inference and transmission modelling, provides useful insight into the spread of TB in urban outbreaks and illustrates the limitations of new approaches and data.
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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 | 0,009 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».