Comprehensive Global Dataset of SARS-CoV-2 Lineages and Spike Mutations for Therapeutic and Vaccine Research (734 Cities, 2019 - 2025 Q1, n=9.4 Million Approx.)
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains SARS-CoV-2 temporal trends accros 734 cities world-wide between 2019 to quarter 1 of 2025=== GLOBAL SUMMARY REPORT ===Top 20 Lineages: - AY.4: 1,311,339 - BA.2: 1,084,631 - B.1.1.7: 888,293 - BA.1.1: 696,909 - BA.1: 389,589 - BA.1.17.2: 245,412 - AY.103: 199,138 - AY.43: 197,445 - BA.2.9: 187,567 - AY.44: 173,446 - BA.2.12.1: 156,516 - AY.4.2: 142,337 - BA.5.2.1: 133,532 - BA.5.1: 118,997 - BA.1.15: 116,371 - AY.122: 113,937 - AY.3: 111,598 - BA.5.2: 101,809 - B.1.617.2: 97,562 - AY.25: 96,481<br>Top 20 Spike Mutations: - S:D614G: 10,458,398 - S:T478K: 8,571,770 - S:N501Y: 5,973,133 - S:S477N: 5,130,695 - S:L452R: 4,796,161 - S:K417N: 4,559,665 - S:R346T: 767,520 - S:F486P: 538,430 - S:E484K: 280,905 - S:F456L: 225,033 - S:K417T: 45,449<br>Plots generated: - pharma_lineages_timeseries.png - pharma_spike_muts_timeseries.png - top_lineages.png - top_spike_muts.pngData Prepared & Curated for upcoming research note by: TahirHB@Hotmail.com
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».