The HLA-C*04
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study is to identify human leukocyte antigen (HLA) class I and killer-cell immunoglobulin-like receptor (KIR) genotypes associated with different risks for HIV acquisition and HIV disease progression. DESIGN: A cross-sectional study of a cohort of 468 high-risk individuals (246 HIV-positive and 222 HIV-negative) from outpatient clinics in Lima (Perú). METHODS: The cohort was high-resolution HLA and KIR-typed and analysed for potential differences in single-allele frequencies and allele combinations between HIV-positive and HIV-negative individuals and for associations with HIV viral load and CD4 cell counts in infected individuals. RESULTS: HLA class I alleles associated with a lack of viral control had a significantly higher population frequency than relatively protective alleles (P = 0.0093), in line with a rare allele advantage. HLA-A02 : 01 and HLA-C04 : 01 were both associated with high viral loads (P = 0.0313 and 0.0001, respectively) and low CD4 cell counts (P = 0.0008 and 0.0087, respectively). Importantly, the association between HLA-C04 : 01 and poor viral control was not due to its linkage disequilibrium with other HLA alleles. Rather, the coexpression of its putative KIR ligand KIR2DS4f was critically linked to elevated viral loads. CONCLUSION: These results highlight the impact of population allele frequency on viral control and identify a novel association between HLA-C04 : 01 in combination with KIR2DS4f and uncontrolled HIV infection. Our data further support the importance of the interplay of markers of the adaptive and innate immune system in viral control.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,019 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».