Impaired Humoral but Substantial Cellular Immune Response to Variants of Concern B1.1.7 and B.1.351 in Hemodialysis Patients after Vaccination with BNT162b2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whole genome sequencing (WGS) is increasingly used to aid in understanding pathogen transmission [1]. Very often the number of single nucleotide polymorphisms (SNPs) separating isolates collected during an epidemiological study are used to identify sets of cases that are potentially linked by direct transmission. However, there is little agreement in the literature as to what an appropriate SNP cut-off threshold should be, or indeed whether a simple SNP threshold is appropriate for identifying sets of isolates to be treated as “transmission clusters”. The SNP thresholds that have been adopted for inferring transmission vary widely even for one pathogen. As an alternative to reliance on a strict SNP threshold, we suggest that the key inferential target when studying the spread of an infectious disease is the number of transmission events separating cases. Here we describe a new framework for deciding whether two pathogen genomes should be considered as part of the same transmission cluster, based jointly on the number of SNP differences and the length of time over which those differences have accumulated. Our approach allows us to probabilistically characterize the number of inferred transmission events that separate cases. We show how this framework can be modified to consider variable mutation rates across the genome (e.g. SNPs associated with drug resistance) and we indicate how the methodology can be extended to incorporate epidemiological data such as spatial proximity. We use recent data collected from tuberculosis studies from British Columbia, Canada and the Republic of Moldova to apply and compare our clustering method to the SNP threshold approach. In the British Columbia data, different cases break off from the main clusters as cut-off thresholds are lowered; the transmission-based method obtains slightly different clusters than the SNP cut-offs. For the Moldova data, straightforward application of the methods shows no appreciable difference, but when we take into account the fact that resistance conferring sites likely do not follow the same mutation clock as most sites due to selection, the transmission-based approach differs from the SNP cut-off method. Outbreak simulations confirm that our transmission based method is at least as good at identifying direct transmissions as a SNP cut-off. We conclude that the new method is a promising step towards establishing a more robust identification of outbreaks.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».