Whole genome sequencing of SARS-CoV-2 for Canada's COVID-19 genomic surveillance
Notice bibliographique
Résumé
At the onset of the COVID-19 pandemic, researchers around the globe joined forces to study the evolutionary biology of SARS-CoV-2 and identify approaches to minimize its spread in the population. Whole genome sequencing (WGS) quickly became the gold standard for monitoring SARS-CoV-2 viral evolution and how it may impact disease severity, transmission, and vaccine efficacy. As a result, researchers demonstrated concerted efforts to develop, optimize, and validate methods for WGS of the novel virus. This research herein optimized wet-lab sequencing protocols developed by the international research group using reverse transcription PCR-tiling and nanopore sequencing technologies to sequence the whole genome of SARS-CoV-2. As a part of the Canadian COVID Genomics Network (CanCOGeN), the work presented in this thesis outlines materials, methods, and results that contributed to the optimization and validation of a Canadian-specific SARS-CoV-2 WGS approach. To achieve this goal, the investigation included identifying the most economical reverse transcriptase, DNA polymerase, PCR primer schemes, library preparation conditions, and comparison of Nanopore and Illumina sequencing platforms. The optimized WGS protocol was shared with the CanCOGeN partners across Canada to increase Canada’s SARS-CoV-2 sequencing capacity towards a sustainable national genomic surveillance program. Throughout this project, the WGS protocol was validated to ensure that emerging variants of concern were detectable. In summary, the current research contributed to operationalizing the first national genomic surveillance program for viral pathogens in Canada. The developed protocol remains in use across Canadian partners and contributes data to support evidence-based decisions for implementing public health measures. Thanks to our work through the CanCOGeN project and its network of expertise, Canada is well-positioned and prepared to perform genomic surveillance of emerging and re-emerging pathogens should a new public health threat arise.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».