Pathogen-focused metagenomic analysis reveals predominance of human rotavirus genotypes G3 and G12 in Zambian pediatric diarrhea cases
Notice bibliographique
Résumé
Despite global improvements in water, sanitation, and rotavirus vaccination, rotavirus-associated diarrhea continues to cause significant morbidity and mortality among children in low-to-middle-income countries. Genomic surveillance is essential for evaluating vaccine efficacy and detecting emerging escape variants. In this study, we used VirCapSeq-VERT (VCS) to analyze rotavirus genetic diversity during Zambia’s 2023 diarrhea surveillance. Stool samples from under five children with diarrhea were collected from health facilities across nine provinces. Out of 245 samples, 72 were rotavirus qPCR-positive with C t <33 and underwent targeted viral enrichment and sequencing using VCS on the Illumina NextSeq2000. Bioinformatic analysis showed 70/72 strains had near complete genome constellations being genotyped as 45 Wa-like, 11 DS-like, and 14 reassortant strains. VP7 and VP4 analyses showed diverse genotypes (G1-G3, G8-G9, G12; P[4], P[6], P[8], P[11] clustering with vaccine and wild-type strains. Furthermore, G3 and G12 combined with P[4], P[6], and P[8] were the most predominant genotypes (35/70 and 13/70, respectively). Notably, nine samples had an M5 VP3 genotype with a 91% similarity to a simian rotavirus strain. Antigenic epitope analysis highlighted substitutions in P[6], G2, and G12, associated with immune escape. G3P[8] was the most common in severe cases. Fully vaccinated children showed significantly milder disease ( p = 0.033). This study highlights VCS’s utility in detecting viral diversity, reassortment, zoonotic transmission, and immune escape variants, providing crucial insights for assessing vaccine performance and public health strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».