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Enregistrement W4404511292 · doi:10.3389/fmicb.2024.1475144

Genomic tools for post-elimination measles molecular epidemiology using Canadian surveillance data from 2018–2020

2024· article· en· W4404511292 sur OpenAlexafffundabout
Joanne Hiebert, Vanessa Zubach, Helene Schulz, Alberto Severini

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMeaslesEpidemiological surveillanceMolecular diagnosticsVirologyMolecular epidemiologyGenomicsEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Postmarketing surveillanceComputational biologyBiologyGenomeGeneticsMedicineInfectious disease (medical specialty)GenotypeGeneVaccinationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Measles is caused by the highly infectious measles virus, MeV, for which there is an effective vaccine. Monitoring of progress of measles elimination requires enhanced surveillance and tracking of MeV strains, including documenting the absence of an endemically circulating strain. Due to a reduction in the number of circulating genotypes, additional sequence information, beyond the standardized 450 nucleotide window of the nucleoprotein (N450), is required to corroborate the information from epidemiological investigations and, ideally, fill in gaps in the surveillance data. Methods: This study applies MeV sequencing tools, namely the N450, the non-coding region between the matrix and fusion genes (MF-NCR), and the complete coding sequence of the genome (WGS-t), to clinical specimens obtained from cases occurring over a three-year time period in Canada. This data was systematically analyzed, including with Bayesian evolutionary analysis by sampling trees (BEAST) of the WGS-t. Results and discussion: Of the 143 reported cases, N450, MF-NCR, and WGS-t sequences were obtained from 101, 81, and 75 cases, respectively. The BEAST analysis confirmed that the two most frequently detected lineages (B3 named strain MVi/Marikina City.PHL/10.18 and D8 named strain MVs/Gir Somnath.IND/42.16) were the result of repeated importations. Of the 16 outbreaks occurring during the study period, the analysis conclusively corroborated the epidemiological information for 13. BEAST analysis of the WGS-t convincingly demonstrated the expansion of two outbreaks by the inclusion of additional contemporary cases for which the epidemiological investigation had been unable to identify links. Furthermore, the analysis revealed the existence of three additional unrecognized outbreaks among the cases categorized as unknown source. One outbreak was without WGS-t and could not be resolved. Conclusion: Measles WGS-t data corroborated and expanded upon the outbreak analysis from traditional epidemiological investigations of measles outbreaks. However, both are needed for fulsome investigations in elimination settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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