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Enregistrement W4309855338 · doi:10.3390/microorganisms10122327

Next Generation Sequencing Approaches to Characterize the Respiratory Tract Virome

2022· review· en· W4309855338 sur OpenAlexaff
Nurlan Sandybayev, Vyacheslav Beloussov, Vitaliy Strochkov, Maxim Solomadin, Joanna Granica, Sergey Yegorov

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan
Mots-clésHuman viromeBiologyPandemicMetagenomicsMicrobiomeComputational biologyInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseBioinformaticsMedicineGeneticsPathologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic and heightened perception of the risk of emerging viral infections have boosted the efforts to better understand the virome or complete repertoire of viruses in health and disease, with a focus on infectious respiratory diseases. Next-generation sequencing (NGS) is widely used to study microorganisms, allowing the elucidation of bacteria and viruses inhabiting different body systems and identifying new pathogens. However, NGS studies suffer from a lack of standardization, in particular, due to various methodological approaches and no single format for processing the results. Here, we review the main methodological approaches and key stages for studies of the human virome, with an emphasis on virome changes during acute respiratory viral infection, with applications for clinical diagnostics and epidemiologic analyses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,634
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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