基于模型的传染病基因组监测采样方案评估
种群与进化
2023-01-20 v1 应用统计
摘要
传染病基因组监测可监测流行与新兴变异株并量化其流行潜力。然而，由于基因组测序成本高昂，仅能分析有限数量的样本。因此，理解采样如何影响所生成的信息至关重要。在此，我们将区分多种 SARS-CoV-2 变异株的 COVID-19 传播区室模型与不同采样策略相结合，以评估它们对基因组监测的影响。特别地，我们比较了自适应采样（即在入境点与社区内筛查之间动态重新分配资源）与恒定采样（即向两地分配固定资源）。我们表明，自适应采样比恒定采样最早可提前五周发现新变异株，显著减少检测延迟与估计误差。该优势在低测序率下最为突出。尽管提高测序率具有类似效果，但其边际收益未必总能证明相关成本的合理性。因此，资源相对匮乏的国家以较低测序率运行更为有利，从而从自适应采样中获益最大。最后，我们的方法可轻易调整以研究其他动力系统中的欠采样问题。
引用
@article{arxiv.2301.07951,
title = {Model-based assessment of sampling protocols for infectious disease genomic surveillance},
author = {Sebastian Contreras and Karen Y. Oróstica and Anamaria Daza-Sanchez and Joel Wagner and Philipp Dönges and David Medina-Ortiz and Matias Jara and Ricardo Verdugo and Carlos Conca and Viola Priesemann and Álvaro Olivera-Nappa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07951},
year = {2023}
}