Refining SARS-CoV-2 Intra-host Variation by Leveraging Large-scale Sequencing Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the evolution of viral genomes is essential for elucidating how viruses adapt and change over time. Analyzing intra-host single nucleotide variants (iSNVs) provides key insights into the mechanisms driving the emergence of new viral lineages, which are crucial for predicting and mitigating future viral threats. Despite the potential of next-generation sequencing (NGS) to capture these iSNVs, the process is fraught with challenges, particularly the risk of capturing sequencing artifacts that may result in false iSNVs. To tackle this issue, we developed a workflow designed to enhance the reliability of iSNV detection in large heterogeneous collections of NGS libraries. We use over 130,000 publicly available SARS-CoV-2 NGS libraries to show how our comprehensive workflow effectively distinguishes emerging viral mutations from sequencing errors. This approach incorporates rigorous bioinformatics protocols, stringent quality control metrics, and innovative usage of dimensionality reduction methods to generate representations of this high-dimensional dataset. We identified and mitigated batch effects linked to specific sequencing centers around the world and introduced quality control metrics that consider strand coverage imbalance, enhancing iSNV reliability. Additionally, we pioneer the application of the PHATE visualization approach to genomic data and introduce a methodology that quantifies how related groups of data points are within a two-dimensional space, enhancing our ability to explain clustering patterns based on their shared genetic characteristics. Our workflow sheds light on the complexities of viral genomic analysis with state-of-the-art sequencing technologies and advances the detection of accurate intra-host mutations, opening the door for an enhanced understanding of viral adaptation mechanisms.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».