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Enregistrement W3205423564 · doi:10.21203/rs.3.rs-986605/v1

SARS-COV-2 δ variant drives the pandemic in the USA through two subvariants

2021· preprint· en· W3205423564 sur OpenAlexafffund
Xiang‐Jiao Yang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchIrving Medical Center, Columbia UniversityCenters for Disease Control and PreventionUniversità di BolognaCompute CanadaYale UniversityCalifornia Department of Public Health
Mots-clésPandemicPopulationDeltaSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographySociologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Delta variant of SARS-COV-2 has overtaken all other variants and become a dominant pandemic driver aggressively. In India, it has evolved and yielded delta1, delta2, delta3 and delta4 subvariants. Delta1 has also gradually become the dominant pandemic driver there and across Europe, raising the question whether this is true in other regions around the world. Here I demonstrate that delta1 has also become the dominant pandemic driver in the USA. In April and May 2021, alpha variant was the major pandemic driver, with Ida and gamma variants playing minor roles. Delta variant only started to emerge in April and May, but it rose exponentially and became a major driver one month later. By September, it was detected in ~99% COVID-19 cases and emerged as almost the sole pandemic driver. In the country, ~50% of its population was fully vaccinated in the summer of 2021; vaccination may have selected against all other variants and thereby helped delta variant achieve such an alarming status. One puzzling question is what genomic features make delta variant so highly competitive. Related to this, delta1, but not delta2, delta3 and delta4, has risen exponentially after May 2021, suggesting that unique NSP3 and nucleocapsid mutations that delta1 carries make it so competitive as a predominant pandemic driver. These results indicate that it is not delta variant per se , but its offspring, delta1, that makes delta variant a predominant pandemic driver. Alarmingly, delta1 subvariant has evolved further and gained additional mutations to finetune functions of spike, nucleocapsid and NSP3 proteins. Compared to delta1, delta2 subvariant is less important in driving the ongoing pandemic in the USA, but this subvariant has also evolved further and gained extra mutations. These results suggest a continuously branching model on delta variant evolution and reiterate urgent need to track and block the evolution.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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