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Enregistrement W3035294517 · doi:10.1098/rsos.200636

Presence of mismatches between diagnostic PCR assays and coronavirus SARS-CoV-2 genome

2020· article· en· W3035294517 sur OpenAlexafffund
Kashif Aziz Khan, Peter Pak‐Hang Cheung

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Primer (cosmetics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyCoronavirusIn silicoComputational biologyPolymerase chain reactionGenomeMolecular diagnosticsBiologyDiagnostic testPandemicBetacoronavirus2019-20 coronavirus outbreakWhole genome sequencingGeneticsBioinformaticsGeneMedicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2; initially named as 2019-nCoV) is responsible for the recent COVID-19 pandemic and polymerase chain reaction (PCR) is the current standard method for its diagnosis from patient samples. This study conducted a reassessment of published diagnostic PCR assays, including those recommended by the World Health Organization (WHO), through the evaluation of mismatches with publicly available viral sequences. An exhaustive evaluation of the sequence variability within the primer/probe target regions of the viral genome was performed using more than 17 000 viral sequences from around the world. The analysis showed the presence of mutations/mismatches in primer/probe binding regions of 7 assays out of 27 assays studied. A comprehensive bioinformatics approach for in silico inclusivity evaluation of PCR diagnostic assays of SARS-CoV-2 was validated using freely available software programs that can be applied to any diagnostic assay of choice. These findings provide potentially important information for clinicians, laboratory professionals and policy-makers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations126
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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