Genomic characterization of noroviruses from an outbreak associated with oysters
Notice bibliographique
Résumé
Human noroviruses are the leading cause of non-bacterial shellfish-associated gastroenteritis. In 2022, a multi-jurisdictional norovirus outbreak associated with contaminated oysters occurred that involved hundreds of illnesses. Here, we conducted genetic analysis on 30 clinical samples associated with this oyster outbreak. We first determined the capsid genotypes by Sanger sequencing and viral titers by droplet-digital reverse transcription PCR. Multiple genotypes were identified in this outbreak, which could indicate contamination with wastewaters. The majority of samples belonged to GII.3[P12], followed by GII.2[P16], GII.17[P17], and GII.4 Sydney[P16]. We next proceeded with whole-genome sequencing and obtained full genomes for 19 samples. Phylogenetic analysis revealed that some of the isolates showed high similarity with the sequences isolated from the United States related to the same outbreak. We also analyzed amino acid variations in the sequenced genomes and found that overall the GII.3[P12] isolates have lower variations compared to other genotypes.IMPORTANCENorovirus outbreaks associated with contaminated shellfish occur frequently. Whole-genome sequencing (WGS) could play a critical role in understanding and controlling norovirus outbreaks as it allows for source attribution, tracking transmission pathways, and detecting recurrent or linked outbreaks. Here, we described how the data obtained by WGS were employed for understanding transmission patterns and norovirus epidemiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».