Phylogenomics and phylodynamics of SARS-CoV-2 retrieved genomes from India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ongoing SARS-CoV-2 pandemic is one of the biggest outbreaks after the Spanish flu of 1918. Understanding the epidemiology of viral outbreaks is the first step towards vaccine development programs. This is the first phylodynamics study attempted on of SARS-CoV-2 genomes from India to infer its current evolution in the context of an ongoing pandemic. Out of 286 retrieved SARS-CoV-2 whole genomes from India, 138 haplotypes were generated and analyzed. Median-joining network was built to investigate the relatedness of SARS-CoV-2 haplotypes in India. The BDSIR package of BEAST2 was used to calculate the reproduction number (R0) and the infectious rate of the virus. Past and current population trend was investigated using the stamp date method in coalescent Bayesian skyline plot, implemented in BEAST2 and by exponential growth prior in BEAST 1.10.4. Median-joining network reveals two distinct ancestral clusters A and B showing genetic affinities with Wuhan outbreak sample. The network also illustrates the autochthonous development of isolates in a few instances. High basic reproduction number of SARS-nCoV-2 in India points towards the phase of active community transmission. The Bayesian skyline plot revel exponential rise in the effective population size ( N e ) of Indian isolates from the first week of January to the first week of April 2020. More genome sequencing and analyses of the virus will be required in coming days to monitor COVID19 after the upliftment of lock down in India.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».