Phylogenomics reveals viral sources, transmission, and potential superinfection in early-stage COVID-19 patients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The emergence and rapid global spread of SARS-CoV-2 demonstrates the importance of infectious disease surveillance, particularly during the early stages. Viral genomes can provide key insights into transmission chains and pathogenicity. Nasopharyngeal swabs were obtained from thirty-two of the first SARS-CoV-2 positive cases (March 18-30) in Kingston Ontario, Canada. Viral genomes were sequenced using Ion Torrent (n = 24) and MinION (n = 27) sequencing platforms. SARS-CoV-2 genomes carried forty-six polymorphic sites including two missense and three synonymous variants in the spike protein gene. The D614G point mutation was the predominate viral strain in our cohort (92.6%). A heterozygous variant (C9994A) was detected by both sequencing platforms but filtered by the ARTIC network bioinformatic pipeline suggesting that heterozygous variants may be underreported in the SARS-CoV-2 literature. Phylogenetic analysis with 87,738 genomes in the GISAID database identified global origins and transmission events including multiple, international introductions as well as community spread. Reported travel history validated viral introduction and transmission inferred by phylogenetic analysis. Molecular epidemiology and evolutionary phylogenetics may complement contact tracing and help reconstruct transmission chains of emerging diseases. Earlier detection and screening in this way could improve the effectiveness of regional public health interventions to limit future pandemics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».