SARS-COV-2 δ variant drives the pandemic in the USA through two subvariants
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».