Polymorphism of human papillomavirus type 31 isolates infecting the genital tract of HIV‐seropositive and HIV‐seronegative women at risk for HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
The genomic polymorphism of high-risk human papillomavirus (HPV) for types other than 16 has not been extensively described. We describe here the genomic polymorphism of high-risk HPV type 31 in 79 women (62 HIV-seropositive, 17 HIV-seronegative) by PCR-sequencing of the long control region (LCR), E6 and E7. LCR polymorphism was generated by 25 (6.4%) single-nucleotide variations over 391 bases. Each variant compared to the prototype contained from 2 to 13 variations (mean of 9.4 +/- 3.3, median of 10). Considering the number of variation sites in each region of HPV genome, the LCR was more variable than E6 (13 over 496 nucleotide (nt), P=0.03) and E7 (9 over 296 nt, P=0.03). Non-synonymous nucleotide variations were found in 31 (75.6%) of 41 isolates and were observed at six positions in E6. Each of the 8 HPV-31 E7 variants contained from 2 to 5 mutations (mean of 4.29 +/- 1.11, median of 5) compared to the prototype. Three non-synonymous E6 and E7 variations were within cysteine arrays. The LCR prototype was significantly over-represented in Caucasian women (14 (25%) of 56) compared to women of African descent (0 (0%) of 15 women, P=0.03). Four (23.5%) of 17 women with persistent versus 6 (25.0%) of 24 women with transient infections were infected by the prototype (P=1.00). HPV-31 LCR was more polymorphic than oncogenes and was associated with ethnicity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».