Genomic epidemiology of circulating SARS-CoV-2 variants during first two years of the pandemic in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The emergence of highly transmissible SARS-CoV-2 variants has led to surges in cases and the need for global genomic surveillance. While some variants rapidly spread worldwide, other variants only persist nationally. There is a need for more fine-scale analysis to understand transmission dynamics at a country scale. For instance, the Mu variant of interest, also known as lineage B.1.621, was first detected in Colombia and was responsible for a large local wave but only a few sporadic cases elsewhere. To provide a better understanding of the epidemiology of SARS-Cov-2 variants in Colombia, we used 14,049 complete SARS-CoV-2 genomes from the 32 states of Colombia, and performed Bayesian phylodynamic analyses to estimate the time of variants introduction, their respective effective reproductive number, and effective population size, and the impact of disease control measures. We detected a total of 188 SARS-CoV-2 Pango lineages circulating in Colombia since the start of the pandemic. We showed that the effective reproduction number oscillated drastically throughout the first two years of the pandemic, with Mu showing the highest transmissibility (Re and growth rate estimation). Our results reinforce that genomic surveillance programs are essential for countries to make evidence-driven interventions towards the emergence and circulation of novel SARS-CoV-2 variants.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».