HIV-1 subtype and viral tropism determination for evaluating antiretroviral therapy options: an analysis of archived Kenyan blood samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infection with HIV-1 is characterized by genetic diversity such that specific viral subtypes are predominant in specific geographical areas. The genetic variation in HIV-1 pol and env genes is responsible for rapid development of resistance to current drugs. This variation has influenced disease progression among the infected and necessitated the search for alternative drugs with novel targets. Though successfully used in developed countries, these novel drugs are still limited in resource-poor countries. The aim of this study was to determine HIV-1 subtypes, recombination, dual infections and viral tropism of HIV-1 among Kenyan patients prior to widespread use of antiretroviral drugs. METHODS: Remnant blood samples from consenting sexually transmitted infection (STI) patients in Nairobi were collected between February and May 2001 and stored. Polymerase chain reaction and cloning of portions of HIV-1 gag, pol and env genes was carried out followed by automated DNA sequencing. RESULTS: Twenty HIV-1 positive samples (from 11 females and 9 males) were analyzed. The average age of males (32.5 years) and females (26.5 years) was significantly different (p value < 0.0001). Phylogenetic analysis revealed that 90% (18/20) were concordant HIV-1 subtypes: 12 were subtype A1; 2, A2; 3, D and 1, C. Two samples (10%) were discordant showing different subtypes in the three regions. Of 19 samples checked for co-receptor usage, 14 (73.7%) were chemokine co-receptor 5 (CCR5) variants while three (15.8%) were CXCR4 variants. Two had dual/mixed co-receptor use with X4 variants being minor population. CONCLUSION: HIV-1 subtype A accounted for majority of the infections. Though perceived to be a high risk population, the prevalence of recombination in this sample was low with no dual infections detected. Genotypic co-receptor analysis showed that most patients harbored viruses that are predicted to use CCR5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 tête enseignante, 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 ».