SARS-CoV-2 introductions to the island of Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has had an unprecedented impact on the people of Ireland as waves of infection spread across the island during the global coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Viral whole-genome sequencing (WGS) has provided insights into SARS-CoV-2 molecular mechanisms of pathogenicity and evolution and contributed to the development of anti-virals and vaccines. High levels of WGS have enabled effective SARS-CoV-2 genomic surveillance on the island of Ireland, leading to the generation of a sizeable data set with potential to provide additional insights into viral epidemiology. Because Ireland is an island, accurate documentation of travel rates to and from other regions, both by air and by sea, are available. Furthermore, the two distinct political jurisdictions on the island allow comparison of the impact of varying public health responses on viral dynamics, including SARS-CoV-2 introduction events. Using phylogenomic analysis incorporating sample collection date and location metadata, we describe multiple introduction and spreading events for all major viral lineages to the island of Ireland during the period studied (March 2020–June 2022). The majority of SARS-CoV-2 introductions originated from England, with frequent introductions from USA and northwestern Europe. The clusters of sequences predicted to derive from discrete introduction events (“introduction clusters”) vary greatly in size, with some involving only one or two cases and others comprising thousands of samples. When introduction cluster samples are mapped sequentially by collection date, they appear predominantly in previously affected or adjacent areas. This mirroring of the phylogenetic relationships by the geospatiotemporal propagation of SARS-CoV-2 validates our analytic approach. By downsampling, we estimate the power to detect introductions to Ireland as a function of sequencing levels. Per capita normalisation of both sequencing levels and detected introductions accounts for biases due to differing sequencing efforts and total populations. This approach showed similar rates of introductions for all major lineages into Northern Ireland (NI) and Republic of Ireland (RoI) with the exception of Delta, which was higher in NI which is likely attributable to higher travel per capita. However, there were similar rates of Delta infection within NI and RoI, suggesting that although travel restrictions will reduce risk of introducing novel variants to the region, they may not substantially decrease total incidence. Our generalisable methodology to study introduction dynamics and optimal sequencing levels will assist public health authorities to select the most appropriate control measures and viral sequencing strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».