Next-Generation Sequencing of Dried Blood Spot Specimens: A Novel Approach to HIV Drug-Resistance Surveillance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV drug-resistance (DR) surveillance in resource-limited settings can be performed using dried blood spots (DBS) because of ease of collection, transportation and storage. Analysis of pooled specimens on next-generation sequencing (NGS)-based platforms, such as the 454 pyrosequencing, is an efficient sequencing method for determining HIV DR rates. In this study, we conducted HIV DR surveillance on DBS using NGS and identified minority variants in individual patients. METHODS: A total of 48 extracts of DBS from an HIV DR surveillance study in Mexico City were re-amplified using primers tagged with multiplex identifiers, pooled and pyrosequenced. Consensus sequences were generated for each specimen with mixtures identified at positions where >20% of the reads contained a variant. Individual consensus sequences were then analysed for DR mutations and compared with those derived from Sanger sequencing. RESULTS: DBS analysed with tagged pooled pyrosequencing (TPP) were highly concordant with Sanger sequencing genotypes from matching plasma and DBS (99.21% and 99.51%, respectively). An exception was an M184I mutation only detected with TPP of DBS at a frequency of 20.4%. Multiple specimens had minority variant reads below the 20% mixture threshold. CONCLUSIONS: TPP using DBS is an effective method for HIV DR surveillance. TPP for genotyping results in cost savings of 40% over conventional in-house methods. The effect of low-abundance DR mutations, undetectable by conventional methods, remains to be determined. This technology might be applied to any HIV specimen (plasma/serum) and can also be used for other diagnostic assays where DNA sequencing is required.
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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 | 0,000 | 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.
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 découle