Relatively rapid evolution rates of SARS-CoV-2 spike gene at the primary stage of massive vaccination
Notice bibliographique
Résumé
A series of stringent non-pharmacological and pharmacological interventions were implemented to contain the pandemic but the pandemic continues. Moreover, vaccination breakthrough infection and reinfection in convalescent coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases have been reported. Further, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants emerged with mutations in spike (S) gene, the target of most current vaccines. Importantly, the mutations exhibit a trend of immune escape from the vaccination. Herein the scientific question that if the vaccination drives genetic or antigenic drifts of SARS-CoV-2 remains elusive. We performed correlation analyses to uncover the impacts of wide vaccination on epidemiological characteristics of COVID-19. In addition, we investigated the evolutionary dynamics and genetic diversity of SARS-CoV-2 under immune pressure by utilizing the Bayesian phylodynamic inferences and the lineage entropy calculation respectively. We found that vaccination coverage was negatively related to the infections, severe cases, and deaths of COVID-19 respectively. With the increasing vaccination coverage, the lineage diversity of SARS-CoV-2 dampened, but the rapid mutation rates of the S gene were identified, and the vaccination could be one of the explanations for driving mutations in S gene. Moreover, new epidemics resurged in several countries with high vaccination coverage, questioning their current pandemic control strategies. Hence, integrated vaccination and non-pharmacological interventions are critical to control the pandemic. Furthermore, novel vaccine preparation should enhance its capabilities to curb both disease severity and infection possibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».