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Enregistrement W2048253923 · doi:10.1128/jcm.06689-11

Automating HIV Drug Resistance Genotyping with RECall, a Freely Accessible Sequence Analysis Tool

2012· article· en· W2048253923 sur OpenAlexafffund
Conan K. Woods, Chanson J. Brumme, Tommy F. Liu, Celia Chui, Anna L. Chu, Brian Wynhoven, Tom Hall, Christina Trevino, Robert W. Shafer, P. Richard Harrigan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchSchool of Medicine, Stanford UniversityInternational AIDS Society
Mots-clésConcordanceGenotypingDrug resistanceSequence analysisSequence (biology)Computational biologyComputer scienceBioinformaticsMedicineBiologyGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genotypic HIV drug resistance testing is routinely used to guide clinical decisions. While genotyping methods can be standardized, a slow, labor-intensive, and subjective manual sequence interpretation step is required. We therefore performed external validation of our custom software RECall, a fully automated sequence analysis pipeline. HIV-1 drug resistance genotyping was performed on 981 clinical samples at the Stanford Diagnostic Virology Laboratory. Sequencing trace files were first interpreted manually by a laboratory technician and subsequently reanalyzed by RECall, without intervention. The relative performances of the two methods were assessed by determination of the concordance of nucleotide base calls, identification of key resistance-associated substitutions, and HIV drug resistance susceptibility scoring by the Stanford Sierra algorithm. RECall is freely available at http://pssm.cfenet.ubc.ca. In total, 875 of 981 sequences were analyzed by both human and RECall interpretation. RECall analysis required minimal hands-on time and resulted in a 25-fold improvement in processing speed (∼150 technician-hours versus ∼6 computation-hours). Excellent concordance was obtained between human and automated RECall interpretation (99.7% agreement for >1,000,000 bases compared). Nearly all discordances (99.4%) were due to nucleotide mixtures being called by one method but not the other. Similarly, 98.6% of key antiretroviral resistance-associated mutations observed were identified by both methods, resulting in 98.5% concordance of resistance susceptibility interpretations. This automated sequence analysis tool provides both standardization of analysis and a significant improvement in data workflow. The time-consuming, error-prone, and dreadfully boring manual sequence analysis step is replaced with a fully automated system without compromising the accuracy of reported HIV drug resistance data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations191
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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