Detection and characterization of coronaviruses and other pathogens from bats in Quebec and other regions of Canada
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".