CoVizu: Rapid analysis and visualization of the global diversity of SARS-CoV-2 genomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Phylogenetics has played a pivotal role in the genomic epidemiology of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, such as tracking the emergence and global spread of variants and scientific communication. However, the rapid accumulation of genomic data from around the world-with over two million genomes currently available in the Global Initiative on Sharing All Influenza Data database-is testing the limits of standard phylogenetic methods. Here, we describe a new approach to rapidly analyze and visualize large numbers of SARS-CoV-2 genomes. Using Python, genomes are filtered for problematic sites, incomplete coverage, and excessive divergence from a strict molecular clock. All differences from the reference genome, including indels, are extracted using minimap2 and compactly stored as a set of features for each genome. For each Pango lineage (https://cov-lineages.org), we collapse genomes with identical features into 'variants', generate 100 bootstrap samples of the feature set union to generate weights, and compute the symmetric differences between the weighted feature sets for every pair of variants. The resulting distance matrices are used to generate neighbor-joining trees in RapidNJ that are converted into a majority-rule consensus tree for each lineage. Branches with support values below 50 per cent or mean lengths below 0.5 differences are collapsed, and tip labels on affected branches are mapped to internal nodes as directly sampled ancestral variants. Currently, we process about 2 million genomes in approximately 9 h on 52 cores. The resulting trees are visualized using the JavaScript framework D3.js as 'beadplots', in which variants are represented by horizontal line segments, annotated with beads representing samples by collection date. Variants are linked by vertical edges to represent branches in the consensus tree. These visualizations are published at https://filogeneti.ca/CoVizu. All source code was released under an MIT license at https://github.com/PoonLab/covizu.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle