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Enregistrement W4289516835 · doi:10.3389/fmicb.2022.883849

Cross-Border Transmissions of the Delta Substrain AY.29 During Tokyo Olympic and Paralympic Games

2022· article· en· W4289516835 sur OpenAlexaboutno aff
Takahiko Koyama, Reitaro Tokumasu, Kotoe Katayama, Ayumu Saito, Michiharu Kudo, Seiya Imoto

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhylogenetic treeChinaDamagesGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicGenomeBiologyEvolutionary biologySocioeconomicsDemographyPolitical scienceGeneticsSociologyLawGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tokyo Olympic and Paralympic Games, postponed for the COVID-19 pandemic, were finally held in the summer of 2021. Just before the games, the Alpha variant was being replaced with the more contagious Delta variant. AY.4 substrain AY.29, which harbors two additional characteristic mutations of 5239C > T (NSP3 Y840Y) and 5514T > C (NSP3 V932A), emerged in Japan and became dominant in Tokyo by the time of the Olympic Games. Variants of SARS-CoV-2 genomes were performed to extract AY.29 Delta substrain samples with 5239C > T and 5514T > C. Phylogenetic analysis was performed to illustrate how AY.29 strains evolved and were introduced into countries abroad. Simultaneously, ancestral searches were performed for the overseas AY.29 samples to identify their origins in Japan using the maximum variant approach. As of January 10, 2022, 118 samples were identified in 20 countries. Phylogenetic analysis and ancestral searches identified 55 distinct introductions into those countries. The United States had 50 samples with 10 distinct introductions, and the United Kingdom had 13 distinct strains introduced in 18 samples. Other countries or regions with multiple introductions were Canada, Germany, South Korea, Hong Kong, Thailand, and the Philippines. Among the 20 countries, most European and North American countries have vaccination rates over 50% and sufficient genomic surveillances are conducted; transmissions seem contained. However, propagation to unvaccinated regions might have caused unfathomable damages. Since samples in those unvaccinated countries are also undersampled with a longer lead time for data sharing, it will take longer to grasp the whole picture. More rigorous departure screenings for the participants from the unvaccinated countries might have been necessary.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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