Genetic characterization of influenza A viruses circulating in Hong Kong, China, 2023: the first influenza epidemic after the lifting of 2.5 years of COVID-19 non-pharmaceutical interventions
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, stringent public health measures led to historically low influenza activity in Hong Kong. However, after these interventions were relaxed in 2023, Influenza A viruses (IAV), including A(H1N1)pdm09 and A(H3N2), rapidly resurfaced. In this study, 1,046 clinical cases collected throughout 2023 underwent comprehensive genomic analysis using Oxford Nanopore Technologies (ONT). Phylogenetic analyses of the assembled genome segments were conducted alongside several global public sequences for comparison. The dataset is comprised of 593 A(H1N1)pdm09 sequences, predominantly of hemagglutinin (HA) subclade 5a.2a and neuraminidase (NA) subclade C.5.3, and 453 A(H3N2) sequences classified mainly as HA subclade 2a.3a.1 and NA subclade B.4.3. Phylogenetic comparisons revealed close genetic relationships between the studied viruses and 30 A(H1N1)pdm09 and 27 A(H3N2) sequences published in other regions during the same time. Additionally, identified amino acid substitutions may affect antigenicity and viral fitness. These findings underscore Hong Kong's high post-COVID-19 influenza diversity and the need for ongoing molecular surveillance to monitor emerging viral variants.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».