Tracing the Origin of the 2022 Dengue Virus Epidemic in Karachi, Pakistan, Through Genome Analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2022 dengue outbreak in Karachi, Pakistan, posed a severe threat to the region, yet no study has investigated the origins of the causal strain. METHODS: This study aimed to trace the origins and transmission route of the dengue virus serotype 1 (DENV-1) strain responsible for the 2022 epidemic through genome sequencing and phylogenetic analyses. We successfully sequenced 135 complete DENV-1 genomes from clinical samples using long-read amplicon sequencing. RESULTS: The DENV-1 genotype III strain circulating in Pakistan likely originated from Southeast Asia, with potential connections to China-Singapore strains. Mutation comparisons using reconstructed ancestral sequences indicated that the Pakistan clade shared characteristic nonsynonymous mutations with the 2014-2015 China epidemic strains, indicating the potential origin of the currently circulating DENV-1 strain. Considering the temporal gap between the China and Pakistan epidemics, there is likely a "missing link" in the transmission route. CONCLUSIONS: To our knowledge, our findings provide critical insights into the genetic diversity and transmission patterns of DENV-1 in Pakistan and underscore the need for enhanced genomic surveillance and international collaboration to control the spread and predict outbreaks of DENV.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».