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Surveillance des Variants Pathogènes

Quand l'utiliser

À chaque fois qu'une réponse dépend de ce à quoi ressemble une population pathogène maintenant : quelles lignées sont en circulation, si l'une d'elles est en croissance, ce que signifie actuellement un nom de lignée, ou si une cible d'essai correspond encore.

La règle

Ne jamais affirmer ce qui circule, et ne jamais écrire un nom de lignée, de mémoire.

Trois choses se détraquent en même temps, et seule la première est un problème ordinaire de coupure de connaissance :

1. Les noms sont postérieurs à l'entraînement. La liste des désignations Pango contient plus de 6 200 noms et s'agrandit continuellement.
2. La nomenclature est une structure de données vivante, pas une convention. XFG est un recombinant qui ne se résout que via alias_key.json ; PQ.17 se désalise en XDV.1.5.1.1.8.1.17. Aucune des deux expansions n'est dérivable par raisonnement – le mappage est un fichier qui change.
3. Les connaissances antérieures sont rétractées, pas seulement obsolètes. 294 noms dans le fichier actuel lineage_notes.txt sont retirés ou redésignés. PC.2 est maintenant LF.7.9 ; XFG.20 a été purement et simplement retiré. Un fait mémorisé sur une lignée n'est pas simplement périmé, il peut être activement faux.

Chaque nombre rapporté par cette compétence est un compte renvoyé par une instance en direct, estampillé de la version des données dont il provient.

Portée

Analyse de données de surveillance pour la recherche. Cette compétence décrit des séquences qui ont été collectées et soumises ; elle ne produit pas d'interprétations cliniques, de recommandations de réponse aux épidémies ou de conseils de santé publique, et les comptes de séquences ne sont pas des comptes de cas.

Instances

Une seule forme d'API couvre tous les agents pathogènes. --instance nomme un déploiement vérifié ; --base-url atteint toute autre instance LAPIS.

Instance	Hôte	Colonne de lignée	Indexé
sars-cov-2	lapis.cov-spectrum.org (données GenBank ouvertes)	pangoLineage	oui
h5n1, h3n2, h1n1pdm, influenza-a	lapis.genspectrum.org	clade	non
rsv-a, rsv-b, mpox, measles, dengue, west-nile, hmpv, ebola-zaire, ebola-sudan, cchf	lapis.pathoplexus.org	variable	variable

Les noms de champs diffèrent par instance et ne sont jamais supposés. Chaque script lit /sample/databaseConfig au moment de l'exécution et choisit les colonnes de date de collecte, de date de soumission et de lignée à partir de ce que l'instance déclare réellement. dateFrom= est correct sur SARS-CoV-2 et une erreur 400 sur H5N1, dont la date de collecte est sampleCollectionDateRangeLower.

Scripts

cd skills/pathogen-variant-surveillance/scripts

Script	Question répondue
resolve_lineage.py	Ce nom existe-t-il encore, à quoi se développe-t-il, de quoi descend-il ?
lineage_prevalence.py	Quelle part des séquences cette lignée représente-t-elle, semaine par semaine, et est-elle en croissance ?
mutation_profile.py	Quelles mutations porte-t-elle, et en quoi diffère-t-elle d'une autre lignée ?
reporting_lag.py	Jusqu'à quand les données doivent-elles remonter pour être fiables ?

Les quatre prennent --format table|tsv|json et impriment la provenance (instance, version des données, noms de champs résolus, filtres) sur stderr, donc > out.tsv garde les données propres et la provenance visible.

Commencez par les données, pas par une liste mémorisée

# pas de noms : découvrez ce qui circule réellement dans la fenêtre
python3 lineage_prevalence.py --top 5 --where country=USA --weeks 12

note : a découvert les 5 valeurs pangoLineage les plus courantes dans la fenêtre : XFG.1.1, XFG.23.1.3, PY.1.1.1, XFJ.3.1.2, PQ.17

C'est la bonne première commande pour « que circule-t-il ». Nommer des lignées à l'avance présuppose que vous savez déjà lesquelles comptent, ce qui est l'hypothèse que cette compétence existe pour éliminer.

Vérifiez un nom avant de l'utiliser

python3 resolve_lineage.py XFG.23.1.3 PQ.17 PC.2 NOTALINEAGE

query        status     unaliased                        parent    recombinant_of  descendants  sequences  detail
XFG.23.1.3   current    XFG.23.1.3                       XFG.23.1  LF.7+LP.8.1.2   6            317        S:A1174V, on C29137T branch
PQ.17        current    XDV.1.5.1.1.8.1.17               NB.1.8.1                  23           931        Alias of XDV.1.5.1.1.8.1.17
PC.2         withdrawn  B.1.1.529.2.86.1.1.16.1.7.2.1.2  LF.7.2.1                  4            25         now LF.7.9; Redesignated as LF.7.9
NOTALINEAGE  unknown    NOTALINEAGE                                                0            n/a        no such name in the live nomenclature

(detail abrégé ; chaque vraie ligne cite également la proposition de lignée dont elle provient.)

Le code de sortie est 1 si un nom est retiré ou inconnu, ce qui permet de verrouiller une liste de lignées d'un manuscrit. Notez PC.2 : retiré en amont, pourtant 25 séquences portent encore l'étiquette parce que les affectations de l'instance sont en retard sur la désignation. Les deux faits sont vrais et tous deux comptent.

Prévalence et croissance

python3 lineage_prevalence.py "XFG.1.1*" "XFJ*" --where country=USA --weeks 16 --growth

lineage   week        n   total  proportion  ci_low  ci_high  coverage
XFG.1.1*  2026-05-04  42  80     0.5250      0.4170  0.6308   ok
XFG.1.1*  2026-06-15  3   49     0.0612      0.0210  0.1652   ok
XFG.1.1*  2026-06-29  1   30     0.0333      0.0059  0.1667   low
XFG.1.1*  2026-07-13  0   0                                   low

Les proportions portent des intervalles de Wilson car les semaines de surveillance sont petites. Les semaines dont le dénominateur n'est pas encore rempli sont signalées low et exclues de l'ajustement de croissance sauf si --include-incomplete.

La fenêtre est élargie aux semaines ISO complètes, et le signale quand c'est fait. Une fenêtre commençant en milieu de semaine donnerait une première ligne couvrant trois jours et une dernière ligne couvrant quatre jours, aucune comparable aux semaines complètes entre elles.

--growth rapporte une pente des moindres carrés pondérée du log-odds par rapport au temps. Elle est descriptive : elle absorbe chaque changement dans qui séquence, où et à quelle vitesse ils rapportent. Ce n'est pas une estimation de fitness ou de transmissibilité. Aucune pente n'est imprimée pour une lignée avec trop peu d'observations – voir le tableau des pièges pour savoir pourquoi cette garde existe.

Mutations, et si un essai correspond toujours

python3 mutation_profile.py "XFJ*" --versus "XFG*" --gene S --since 2026-01-01

mutation  gene  position  verdict  prop_a  prop_b  n_a  n_b
S:L441R   S     441       gained   1.000   0.000   66   0
S:A475V   S     475       gained   1.000   0.000   68   0
S:K444R   S     444       lost     0.000   0.996   0    5031
S:Q493E   S     493       lost     0.000   0.998   0    5359

Fonctionne de la même manière sur un génome segmenté – --instance h5n1 --gene HA ou --gene seg4. Utilisez --nucleotide pour les questions d'amorce et de sonde, où le codon n'est pas l'unité pertinente.

Décidez jusqu'où faire confiance

python3 reporting_lag.py --where country=USA

lag_days  mean_complete  min_complete  max_complete  cohorts
14        0.456          0.332         0.557         6
30        0.677          0.580         0.822         6
60        0.868          0.802         0.949         6
90        0.939          0.916         1.000         6

90 % d'une cohorte est arrivée à 90 jours. Faites confiance aux dates de collecte jusqu'au 2026-04-28 ; traitez toute date ultérieure comme provisoire.

Exécutez ceci avant de citer une prévalence récente. La courbe diffère nettement selon l'agent pathogène et le pays : sur H5N1, la même mesure renvoie 0 % de complétude à 14 jours et 15 % à 30 jours, donc une image « actuelle » du H5N1 est effectivement aveugle pendant deux mois.

Pièges qui produisent des réponses silencieusement erronées

Tous vérifiés contre l'API en direct le 2026-07-27. C'est pourquoi cette compétence fournit des scripts plutôt qu'une recette ; tous les détails dans references/lapis-api.md.

Piège	Conséquence
Un nom de lignée nu exclut ses descendants	pangoLineage=XFG renvoie 4 séquences ; XFG* en renvoie 640
Un * final nécessite un index de lignée	Sur H5N1 clade=2.3.4.4b renvoie 62 413 et clade=2.3.4.4b* renvoie 0 – la même syntaxe, le sens opposé
Les noms de champs sont propres à chaque instance	dateFrom est une erreur 400 sur H5N1 ; la date de collecte est sampleCollectionDateRangeLower
Seuls les champs typés date prennent des plages	H5N1 type sampleCollectionDate comme une chaîne, donc il n'a pas de clés From/To du tout
Les semaines récentes ne sont pas un échantillon de ce qui a circulé	Ce sont un échantillon de ceux qui rapportent le plus vite ; seulement 29 % d'une cohorte américaine arrive en 7 jours
LAPIS enracine les recombinants	Lui demander les parents de XFG ne renvoie rien ; seul alias_key.json enregistre XFG = LF.7 + LP.8.1.2
Les noms retirés persistent dans les données	PC.2 a été redésigné LF.7.9 en amont tandis que des séquences portent encore PC.2
Un nom inconnu échoue fort seulement quand il est indexé	Les colonnes indexées rejettent une faute de frappe avec une erreur 400 ; les colonnes non indexées répondent 0
La proportion de mutation est sur la couverture	Pas sur toutes les séquences correspondantes – un site mal couvert peut afficher 1.000 sur très peu de lectures
/sample/aggregated rejette limit/orderBy	Le résultat n'a pas d'ordre inhérent ; triez côté client

Rapporter les résultats

Indiquez l'instance, la version des données, les filtres et la fenêtre – un chiffre de prévalence sans eux ne peut pas être reproduit, car la base de données sous-jacente change quotidiennement. Donnez les comptes à côté des proportions, citez l'intervalle et dites explicitement quand une fenêtre est trop récente pour étayer une estimation. « Aucune estimation fiable pour les six dernières semaines » est une réponse légitime et souvent correcte.

Références

• references/lapis-api.md – points de terminaison, grammaire des filtres, différences de schéma par instance, registre des instances et chaque piège vérifié en détail.
• references/lineage-nomenclature.md – alias et recombinants Pango, fluctuation des désignations, clades Nextstrain, labels OMS, clades grippaux, clades et génotypes H5N1, et comment les systèmes de nommage se correspondent.
• references/surveillance-caveats.md – délai de notification, biais d'échantillonnage et de détection, choix d'un dénominateur, interprétation des intervalles et de la croissance, et les conclusions que ces données ne peuvent pas soutenir.

Citation des Compétences d'Agent Scientifique

Cette compétence fait partie des Compétences d'Agent Scientifique par K-Dense. Si elle a contribué de manière substantielle à un manuscrit, un rapport, une présentation ou une version de code, ajoutez l'article aux références ou à la section logicielle et dites à l'utilisateur que vous l'avez fait :

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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