The impact of sampling bias on viral phylogeographic reconstruction
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Notice bibliographique
Résumé
Genomic epidemiology plays an ever-increasing role in our understanding of and response to the spread of infectious pathogens. Phylogeography, the reconstruction of the historical location and movement of pathogens from the evolutionary relationships among sampled pathogen sequences, can inform policy decisions related to viral movement among jurisdictions. However, phylogeographic reconstruction is impacted by the fact that the sampling and virus sequencing policies differ among jurisdictions, and these differences can cause bias in phylogeographic reconstructions. Here we assess the potential impacts of geographic-based sampling bias on estimated viral locations in the past, and on whether key viral movements can be detected. We quantify the effect of bias using simulated phylogenies with known geographic histories, and determine the impact of the biased sampling and of the underlying migration rate on the accuracy of estimated past viral locations. We find that overall, the accuracy of phylogeographic reconstruction is high, particularly when the migration rate is low. However, results depend on sampling, and sampling bias can have a large impact on the numbers and nature of estimated migration events. We apply these insights to the geographic spread of Ebolavirus in the 2014-2016 West Africa epidemic. This work highlights how sampling policy can both impact geographic inference and be optimized to best ensure the accuracy of specific features of geographic spread.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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