SMDP: SARS-CoV-2 Mutation Distribution Profiler for rapid estimation of mutational histories of unusual lineages
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 usually evolves at a relatively constant rate over time. Occasionally, however, lineages arise with higher-than-expected numbers of mutations given the date of sampling. Such lineages can arise for a variety of reasons, including selection pressures imposed by evolution during a chronic infection or exposure to mutation-inducing drugs like molnupiravir. We have developed an open-source web-based application (SMDP: SARS-CoV-2 Mutation Distribution Profiler; https://eringill.shinyapps.io/covid_mutation_distributions) that compares a list of user-submitted lineage-defining mutations or a FASTA file containing a single genome (from which lineage-defining mutations are calculated) with established mutation distributions including those observed during (1) the first nine months of the pandemic, (2) during the global transmission of Omicron, (3) during the chronic infection of immunocompromised patients, and (4) during zoonotic spillover from humans to deer. The application calculates the most likely distribution for the user's mutation list and displays log likelihoods for all distributions. In addition, the transition:transversion ratio of the user's list is calculated to determine whether there is evidence of exposure to a mutation-inducing drug such as molnupiravir and indicates whether the list contains mutations in the proofreading domain of nsp14 which could lead to a higher-than-expected mutation rate in the lineage. This tool will be useful for public health and researchers seeking to rapidly infer evolutionary histories of SARS-CoV-2 variants, which can aid risk assessment and public health responses.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,016 | 0,009 |
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 ».