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Enregistrement W1970962873 · doi:10.1128/jcm.00483-15

Characterization of Hepatitis C Virus Recombination in Cameroon by Use of Nonspecific Next-Generation Sequencing

2015· article· en· W1970962873 sur OpenAlexaff
James Iles, Richard Njouom, Yacouba Foupouapouognigni, David Bonsall, Rory Bowden, Amy Trebes, Paolo Piazza, Jacques Pépin, Paul Klenerman, Oliver G. Pybus

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésBiologySanger sequencingViral quasispeciesGeneticsGenotypeRecombinationDeep sequencingDNA sequencingVirologyBreakpointGenomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of recombination in the evolution and genetic diversity of the hepatitis C virus (HCV) is currently uncertain. Only a small number of intergenotypic recombinants have been identified so far, and each has core and envelope genes classified as belonging to genotype 2. Here, we investigated two putative genotype 4/1 recombinants from southern Cameroon using a number of approaches, including standard Sanger sequencing, genotype-specific PCR amplification, and non-HCV-specific Illumina RNA sequencing (RNA-seq). Recombination between genotypes 1 and 4 was confirmed in both samples, and the parental lineages of each recombinant belong to HCV subtypes that are cocirculating at a high prevalence in Cameroon. Using the RNA-seq approach, we obtained a complete genome for one sample, which contained a recombination breakpoint at the E2/P7 gene junction. We developed and applied a new method, called Deep SimPlot, which can be used to visualize and identify viral recombination directly from the short sequence reads created by next-generation sequencing in conjunction with a consensus sequence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,374
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,042 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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