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Enregistrement W4313494313 · doi:10.1101/2023.01.02.23284109

Genomic assessment of invasion dynamics of SARS-CoV-2 Omicron BA.1

2023· preprint· en· W4313494313 sur OpenAlexaff
Joseph L.-H. Tsui, Ben Lambert, Sumali Bajaj, John T. McCrone, Rhys Inward, Paolo Bosetti, Verity Hill, Rosario Evans Pena, Alexander E. Zarebski, Thomas P. Peacock, Luyang Liu, Neo Wu, Megan Davis, Isaac I. Bogoch, Kamran Khan, Rachel Colquhoun, Áine O’Toole, Ben Jackson, Abhishek Dasgupta, Eduan Wilkinson, Houriiyah Tegally, Túlio de Oliveira, Thomas R. Connor, Nicholas J. Loman, Vittoria Colizza, Christophe Fraser, Erik Volz, Xiang Ji, Marc A. Suchard, Bernardo Gutiérrez, Meera Chand, Simon Dellicour, Simon Cauchemez, Jayna Raghwani, Philippe Lemey, Andrew Rambaut, Oliver G. Pybus, Moritz U. G. Kraemer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoBlueDot (Canada)
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDirectorate for Biological SciencesEuropean CommissionRockefeller FoundationNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDepartment of Health and Social CareWellcome Trust
Mots-clésBiological dispersalGeographySpatial epidemiologyPopulationEconomic geographyTransmission (telecommunications)Spatial ecologyIncidence (geometry)Human migrationDemographyEvolutionary biologyCartographyBiologyEcologyEpidemiologyMedicineTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs) arise against the backdrop of increasingly heterogeneous human connectivity and population immunity. Through a large-scale phylodynamic analysis of 115,622 Omicron genomes, we identified >6,000 independent introductions of the antigenically distinct virus into England and reconstructed the dispersal history of resulting local transmission. Travel restrictions on southern Africa did not reduce BA.1 importation intensity as secondary hubs became major exporters. We explored potential drivers of BA.1 spread across England and discovered an early period during which viral lineage movements mainly occurred between larger cities, followed by a multi-focal spatial expansion shaped by shorter distance mobility patterns. We also found evidence that disease incidence impacted human commuting behaviours around major travel hubs. Our results offer a detailed characterisation of processes that drive the invasion of an emerging VOC across multiple spatial scales and provide unique insights on the interplay between disease spread and human mobility. Highlights Over 6,000 introductions ignited the epidemic wave of Omicron BA.1 in England Importations prior to international travel restrictions were responsible for majority of local BA.1 infections but importations continued from sources other than southern Africa Human mobility at regional and local spatial scales shaped dissemination and growth of BA.1 Changes in human commuting patterns are associated with higher case incidence in travel hubs across England

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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