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Enregistrement W3028881488 · doi:10.1073/pnas.2009508117

Intercepting pandemics through genomics

2020· article· en· W3028881488 sur OpenAlexaff
W. John Kress, Jonna A. K. Mazet, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosecurityPandemicBiologyMiddle East respiratory syndromeBiodefenseWildlifeOne HealthGlobal healthOutbreakInfectious disease (medical specialty)EcologyEnvironmental resource managementVirologyDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthMedicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological interactions that cross domains of life have major impacts on ecosystems and human health. Although the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic makes this point with destructive clarity, it is clear that zoonotic pathogens pose a standing threat to our species as demonstrated by Ebola, Middle East respiratory syndrome (MERS), and severe acute respiratory syndrome (SARS). Other species experience similar pandemics and are both sources of, and sensitive to, shared pathogens. More than a century ago, Cryphonectria parasitica ( Left ), the fungus that causes Chestnut blight, devastated the American Chestnut tree. Until its eradication in 2011, Rinderpest morbillivirus ( Right ) decimated cattle and other ungulate populations. A biosurveillance system would help prevent future deadly and economically devastating pathogen outbreaks. Image credit: Paul Beales/UK Crown Copyright ( Left ); © Bioimaging at The Pirbright Institute ( Right ). Hence, there is an urgent need to establish a global, genomic-based biosurveillance platform, a development which would be of immense value to biosecurity, biodefense, and the economy. If implemented, this “pandemic interception system” would hugely advance our understanding of the natural world. Three major research programs are poised to support this effort: BIOSCAN, the Earth BioGenome Project (EBP), and the Global Virome Project (GVP). Each of these global programs is now working to develop approaches in comparative genomics that are needed to discover all species and to reveal their interactions. The diversity of infectious agents involved in host–pathogen interactions needs immediate clarification, especially with regard to those agents that transfect phylogenetically divergent lineages. Such information will enable a surveillance system that facilitates preemptive strikes and rapid responses to outbreaks as well as early development of diagnostic pipelines and vaccines. If pursued with a tiny fraction of the resources devoted toward the suppression of COVID-19, rapid progress could be made in identifying every pathogen hosted by birds and mammals … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: kressj{at}si.edu. [1]: #xref-corresp-1-1

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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