PATH-SAFE Consortium Recommendations for Genomic Surveillance of Food-Borne Diseases Escherichia Coli and Listeria Monocytogenes
Notice bibliographique
Résumé
Whole-genome sequencing (WGS) for food-borne disease (FBD) surveillance provides many benefits, including new insights in disease transmission, virulence and antimicrobial resistance (AMR), fast and precise outbreak tracing and source attribution, as well as streamlined and reproducible analysis through digital data that, from a technical point of view, can be easily shared.The National foodborne disease genomic data platform (the PATH-SAFE platform) will offer a trusted environment for WGS data sharing and analysis for UK agencies involved in FBD surveillance.Following the successful implementation of the platform for Salmonella, in the second phase the platform will be expanded to Escherichia coli and Listeria monocytogenes.Where possible, the platform will draw on existing and validated solutions.For de novo genome assembly, EToKI and vanilla SPAdes provide the best results for E. coli, and Pathogenwatch provides the best results for L. monocytogenes.Analysis of genomic data is greatly enhanced by assigning genomes into well-defined cluster groups, which should be available on the PATH-SAFE platform.Specifically, tools for MLST
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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 | 0,034 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 ».