MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3191289200 · doi:10.1128/spectrum.00315-21

Precision Response to the Rise of the SARS-CoV-2 B.1.1.7 Variant of Concern by Combining Novel PCR Assays and Genome Sequencing for Rapid Variant Detection and Surveillance

2021· article· en· W3191289200 sur OpenAlexafffundabout
Nathan Zelyas, Kanti Pabbaraju, Matthew A. Croxen, Tarah Lynch, Emily Buss, Stephanie A. Murphy, Sandy Shokoples, Anita Wong, Jamil N. Kanji, Graham Tipples

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaAlberta Precision LaboratoriesGenome Canada
Mots-clésComputational biologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GenomeGeneticsBiology2019-20 coronavirus outbreakGeneVirologyMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different strains, or variants, of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19) have emerged that have higher levels of transmission, less susceptibility to our immune response, and possibly cause more severe disease than previous strains of the virus. Rapid detection of these variants of concern is important to help contain them and prevent them from spreading widely within the population. This study describes two newly developed tests that are able to identify and differentiate the variants of concern from regular strains of SARS-CoV-2. These tests are faster and simpler than the main, gold standard method of identifying variants of concern (genome sequencing). These tests also demonstrated a high correlation with genome sequencing and allowed for the rapid and accurate detection of the rise of B.1.1.7 (one of the variants of concern) in the province of Alberta, Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicrobiology SpectrumMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207