Human papillomavirus (HPV) study of 691 pathological specimens from Quebec by PCR-direct sequencing approach
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomaviruses (HPV) are etiological agents of cervical cancer. In order to address clinical demand for HPV detection and sequence typing, mostly in pre-cancerous cervical lesions, we applied our two-tier PCR-direct sequencing (PCR-DS) approach based on the use of both MY09/MY11 and GP5 + /GP6 + sets of primers. We tested 691 pathological specimens, all of which were biopsies, 75% of which were diagnosed histologically as cervical intraepithelial neoplasia (CIN) grades I-III. In total, 484 samples (70%) tested HPV-positive, yielding 531 HPV sequences from 47 HPV types, including two novel types. Four most frequently found HPV types accounted for 52.9% of all isolates: HPV6, 16, 11, and 31 (21.5%, 20.0%, 7.0%, and 4.5%, respectively). Some interesting results are the following: all currently known high-risk HPV (14 types) and low-risk HPV (6 types) were detected; HPV18 was not the 1st or 2nd but rather the 4th-5th most frequent high-risk HPV type; the highest detection rate for HPV (86%) among samples suspected to be HPV-infected was found in the youngest age group (0-10 years old), including 70% (44/63) "genital" HPV types; HPV types of undetermined cervical cancer risk represented 19% and of the total HPV isolates but were strongly increased in co-infections (36.5% of all isolates). To our knowledge, this is the largest sequencing-based study of HPV. The HPV types of unknown cancer risk, representing the majority of the known HPV types, 27 of the 47 types detected in this study, are not likely to play a major role in cervical cancer because their prevalence in CIN-I, II, and III declines from 16% to 8% to 2.5%. The two-tier PCR-DS method provides greater sensitivity than cycle sequencing using only one pair of primers. It could be used in a simple laboratory setting for quick and reliable typing of known and novel HPV from clinical specimens with fine sequence precision. It could also be applied to anti-cancer vaccine development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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.
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 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 ».