SARS-COV-2 δ variant drives the pandemic in India and Europe via two subvariants
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT SARS-COV-2 evolution generates different variants and drives the pandemic. As the current main driver, δ variant bears little resemblance to the other three variants of concern, raising the question what features future variants of concern may possess. To address this important question, I compared different variant genomes and specifically analyzed δ genomes in the GISAID database for potential clues. The analysis revealed that δ genomes identified in India by April 2021 form four different groups (referred to as δ1, δ2, δ3 and δ4) with signature spike, nucleocapsid and NSP3 substitutions defining each group. Since May 2021, δ1 has gradually overtaken all other subvariants and become the dominant pandemic driver, whereas δ2 has played a less prominent role and the remaining two (δ3 and δ4) are insignificant. This group composition and variant transition are also apparent across Europe. In the United Kingdom, δ1 has quickly become predominant and is the sole pandemic driver underlying the current wave of COVID-19 cases. Alarmingly, δ1 subvariant has evolved further in the country and yielded a sublineage encoding spike V36F, A222V and V1264L. These substitutions may make the sublineage more virulent than δ1 itself. In the rest of Europe, δ1 is also the main pandemic driver, but δ2 still plays a role. In many European countries, there is a δ1 sublineage encoding spike T29A, T250I and Q613H. This sublineage originated from Morocco and has been a key pandemic driver there. Therefore, δ variant drives the pandemic in India and across Europe mainly through δ1 and δ2, with the former acquiring additional substitutions and yielding sublineages with the potential to drive the pandemic further. These results suggest a continuously branching model by which δ variant evolves and generates more virulent subvariants.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».