A Genome Sequence Variant Monitoring Program for Seasonal Influenza A H3N2 and Respiratory Syncytial Virus A using Wastewater-Based Surveillance in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seasonal respiratory viruses, such as the Influenza A virus and the respiratory syncytial virus, are responsible for over a billion infections worldwide each year resulting in a substantial burden on health care systems. Surveillance of these viruses, including their prevalence in communities and their evolution, are essential for informing public health decisions and recommending vaccine formulations and schedules. Typically, these viruses are monitored using clinical samples from patients seeking medical attention. Recently, wastewater-based surveillance (WBS) has been leveraged to understand transmission dynamics and genome evolution of SARS-CoV-2 and seasonal respiratory viruses. To further the utility of WBS we developed and implemented novel tiled-amplicon sequencing assays to identify and track Influenza A virus H3N2 and respiratory syncytial virus A circulating in Southern Ontario, Canada. We also developed virus specific deconvolution tools to estimate the abundance of mixed lineages in wastewater. These assays were able to accurately determine which lineages were circulating in wastewater with high sensitivity and specificity. If implemented in regular surveillance programs, they could be used to inform real-time public health decisions and determine potential disease surge with impact on emergency room visits and hospitalization, as well as track which emerging strains will become predominant in the future and determine which strains should be the focus of seasonal vaccines.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».