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Enregistrement W4386127526 · doi:10.1101/2023.08.23.554557

Predictive evolutionary modelling for influenza virus by site-based dynamics of mutations

2023· preprint· en· W4386127526 sur OpenAlexaff
Jingzhi Lou, Weiwen Liang, Lirong Cao, Shi Zhao, Zigui Chen, Renee W. Y. Chan, Peter Pak‐Hang Cheung, Hong Zheng, Caiqi Liu, Qi Li, Ka Chun Chong, Yexian Zhang, Eng‐Kiong Yeoh, Paul K.S. Chan, Benny Zee, Chris Ka Pun Mok, Maggie Haitian Wang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaHealth and Medical Research FundFood and Health BureauChinese University of Hong KongNanyang Technological University
Mots-clésVirusVirologyEvolutionary dynamicsPopulationSelection (genetic algorithm)BiologyInfluenza A virusStrain (injury)Viral evolutionMutationDynamics (music)GenomeComputational biologyGeneticsComputer scienceGeneMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A predictive evolutionary model was developed to forecast representative influenza viral strains and select vaccine strains for upcoming epidemic seasons. Influenza virus continuously evolves to escape human adaptive immunity and generates seasonal epidemics. A computational approach beth-1 that models site-wise mutation dynamics demonstrated remarkable matching of predicted strains to the circulating viruses in subsequent seasons for the influenza A(H1N1)pdm09 and A(H3N2) viruses in both retrospective and prospective validations. The method offers a promising and ready-to-use tool to facilitate vaccine strain selection for the influenza virus, achieved by capturing heterogeneous evolutionary dynamics over genome space-time and linking molecular variants to population immune response. One-Sentence Summary A computational model predicts virus evolution and facilitates vaccine strain selection for the influenza virus

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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