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Enregistrement W4413377109 · doi:10.1101/2025.08.13.669859

Human outbreak detection and best practice MPXV analysis and interpretation with squirrel

2025· preprint· en· W4413377109 sur OpenAlexaff
Áine O’Toole, Eddy Kinganda-Lusamaki, Rachel Colquhoun, Connor Chato, Emily Scher, Christopher Kent, Samuel Wilkinson, Joshua Quick, Ana T. Duggan, Placide Mbala‐Kingebeni, Andrew Rambaut

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)OutbreakGeographyBiologyVirologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High numbers of reported mpox cases and recent identification of multiple sustained human outbreaks of MPXV have highlighted the need for robust, best-practice genomic surveillance tools. In light of the SARS-CoV-2 pandemic, many labs across the globe developed the capacity to do virus genome sequencing, however MPXV presents additional analytical challenges due to its large genome size, tracts of low-complexity or repeat regions, genetically distinct clades, and the need to perform bespoke APOBEC3-mutation reconstruction. We present squirrel (Some Quick Reconstruction to Resolve Evolutionary Links), an open source bioinformatic tool that can perform clade-aware alignment, mutation quality assessment, phylogenetic inference and automated APOBEC3-mutation classification on branches of the phylogeny. Squirrel can be run on the command line or launched through the EPI2ME GUI through the squirrel-nf workflow, enabling robust analysis without need for the command line. With the interactive output report produced and publication-ready APOBEC3-reconstruction visualisation, squirrel enables researchers to distinguish between zoonotic and sustained human outbreaks and help accurately inform public health responses.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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