Substitutions in the Reverse Transcriptase and Protease Genes of HIV‐1 Subtype B in Untreated Individuals and Patients Treated With Antiretroviral Drugs
Notice bibliographique
Résumé
The nucleotide transition G-->A is known as a hypermutation due to its high prevalence in HIV-1 and other pathogens. However, the contribution of the G-->A transition in the generation of drug resistance mutations is unknown. Our objective was to ascertain the rate of nucleotide substitutions in protease (PR) and reverse transcriptase (RT) in both untreated and treated HIV-1 patients. Genotypic analysis was performed on viruses from both treated and untreated patients with subtype B infections. Nucleotide genomic diversity was compared with a consensus subtype B reference virus. Then, the prevalence of resistance-associated mutations in different subgroups of treated patients was evaluated in relation to the patterns of nucleotide transitions. In untreated patients (n = 50) G-->A was most prevalent, followed by A-->G, C-->T, and T-->C transitions. In treated patients (n = 51), the prevalence of A-->G was similar to that of G-->A. Among mutations that confer resistance to antiretroviral drugs, M184V was present in 76% of treated patients and K70R in 31% (A-->G transitions). Other frequent mutations in RT included T215Y (C-->A and A-->T substitutions), which was prevalent in 31% of treated patients. In PR, a L90M (T-->A substitution) was prevalent in 47% of protease inhibitor (PI)-treated patients. In conclusion, the G-->A transition was most prevalent in RT and PR among untreated patients. In contrast, A-->G was the most prevalent transition in patients treated with antiretroviral drugs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».