Untangling an AGS Outbreak Caused by the Recombinant GII.12[P16] Norovirus With Nanopore Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
For a rapidly spreading virus such as NoV (norovirus), pathogen identification, genotype classification, and transmission tracing are urgent for epidemic control. Here, we applied the Nanopore metatranscriptomic sequencing to determine the causative pathogen of a community AGS (Acute gastroenteritis) outbreak. The results were also confirmed by RT-PCR. The NGS (Next Generation Sequencing) library was constructed within 8 hours and sequence analyses were carried out in real-time. NoV positive reads were detected in 13 of 17 collected samples, including two water samples from sewage treatment tank and cistern. A nearly complete viral genome and other genome fragments could be generated from metatranscriptomic sequencing of 13 samples. The NoV sequences from water samples and cases are identical suggesting the potential source of the outbreak. The sequencing results also indicated the outbreak was likely caused by an emerging recombinant GII.12[P16] virus, which was only identified in the United States and Canada in 2017-2018. This is the first report of this emerging variant in mainland China, following the large outbreaks caused by the recombinant GII.17[P17] and GII.2[P16] in 2014 and 2016, respectively. Closely monitoring of the prevalence of this recombinant strain is required. Our data also highlighted the importance of real-time sequencing in emerging pathogens' surveillance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».