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Enregistrement W3093782372 · doi:10.1101/gr.266676.120

Sequencing identifies multiple early introductions of SARS-CoV-2 to the New York City region

2020· article· en· W3093782372 sur OpenAlexfundno aff
Matthew T. Maurano, Sitharam Ramaswami, Paul Zappile, Dacia Dimartino, Ludovic Boytard, André M. Ribeiro-dos-Santos, Nicholas A. Vulpescu, Gael Westby, Guomiao Shen, Xiaojun Feng, Megan S. Hogan, Manon Ragonnet‐Cronin, Lily Geidelberg, Christian Marier, Peter Meyn, Yutong Zhang, John Cadley, Raquel Ordóñez, Raven D. Luther, Emily Huang, Emily Guzman, Carolina Argüelles-Grande, Kimon V. Argyropoulos, Margaret A. Black, Antonio E. Serrano, Melissa Call, Min Jae Kim, Brendan Belovarac, Tatyana Gindin, Andrew Lytle, Jared Pinnell, Theodore Vougiouklakis, John Chen, Lawrence Hsu Lin, Amy Rapkiewicz, Vanessa Raabe, Marie I. Samanovic, George Jour, Iman Osman, Maria E. Aguero‐Rosenfeld, Mark J. Mulligan, Erik Volz, Paolo Cotzia, Matija Snuderl, Adriana Heguy

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthMedical Research Council CanadaNational Human Genome Research InstituteYork University
Mots-clésBiologyOutbreakPandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Metropolitan areaTransmission (telecommunications)2019-20 coronavirus outbreakGenomeGenomic sequencingDNA sequencingGeneticsEvolutionary biologyVirologyInfectious disease (medical specialty)GeographyDiseaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective public response to a pandemic relies upon accurate measurement of the extent and dynamics of an outbreak. Viral genome sequencing has emerged as a powerful approach to link seemingly unrelated cases, and large-scale sequencing surveillance can inform on critical epidemiological parameters. Here, we report the analysis of 864 SARS-CoV-2 sequences from cases in the New York City metropolitan area during the COVID-19 outbreak in spring 2020. The majority of cases had no recent travel history or known exposure, and genetically linked cases were spread throughout the region. Comparison to global viral sequences showed that early transmission was most linked to cases from Europe. Our data are consistent with numerous seeds from multiple sources and a prolonged period of unrecognized community spreading. This work highlights the complementary role of genomic surveillance in addition to traditional epidemiological indicators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,109 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations87
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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