Detection and characterization of coronaviruses and other pathogens from bats in Quebec and other regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des deux dernières décennies, il a été démontré que les maladies émergentes et réémergentes sont liées à la santé humaine, animale et environnementale. Les infections zoonotiques sont reconnues comme étant responsables d'au moins 75 % des éclosions d'agents pathogènes dans le monde. Certains virus peuvent muter et infecter un large éventail d'hôtes, qui se propagent parmi les humains et entraînent des épidémies ou des pandémies. Les chauves-souris sont connues pour être les mammifères les plus diversifiés géographiquement et le plus répandu sur Terre et peuvent être trouvées à l'intérieur structures abandonnées, ainsi que de grottes. Au Canada, il existe dix-huit espèces de chauves-souris insectivores et huit d'entre elles se perchent au Québec. Elles peuvent loger beaucoup de pathogènes pendant l'hibernation en raison de leur métabolisme distinct. Elles peuvent aussi excréter beaucoup de particules virales par différentes voies telles que la salive, les excréments et l'écholocation. Le but de ce projet de maîtrise est de caractériser les virus que les chauves-souris pourraient potentiellement transporter au Canada, en mettant l'accent sur la détection des Coronavirus. Le premier objectif est de traiter 250 échantillons (matières fécales et organes) prélevés sur des chauves-souris sauvages, puis d'utiliser d'autres techniques biomoléculaires comme le NGS pour détecter un large spectre de virus chez ces chauves-souris. Les échantillons ont été dépistés pour les Coronavirus et les Rhabdovirus à l'aide de la PCR conventionnelle. La prévalence des Coronavirus chez les chauves-souris semble actuellement être relativement faible au Canada et de nombreux facteurs, y compris le petit nombre d'échantillons prélevés jusqu'à présent, pourraient y avoir joué un rôle. Il serait important de continuer à examiner les échantillons de chauves-souris à plus grande échelle afin de caractériser pleinement les viromes que ces animaux hébergent, pour fournir un avertissement des menaces d'épidémie ou de pandémie à la première occasion.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».