Hepatitis C Virus Envelope Glycoprotein Fitness Defines Virus Population Composition following Transmission to a New Host
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variability is a hallmark of RNA virus populations. However, transmission to a new host often results in a marked decrease in population diversity. This genetic bottlenecking is observed during hepatitis C virus (HCV) transmission and can arise via a selective sweep or through the founder effect. To model HCV transmission, we utilized chimeric SCID/Alb-uPA mice with transplanted human hepatocytes and infected them with a human serum HCV inoculum. E1E2 glycoprotein gene sequences in the donor inoculum and recipient mice were determined following single-genome amplification (SGA). In independent experiments, using mice with liver cells grafted from different sources, an E1E2 variant undetectable in the source inoculum was selected for during transmission. Bayesian coalescent analyses indicated that this variant arose in the inoculum pretransmission. Transmitted variants that established initial infection harbored key substitutions in E1E2 outside HVR1. Notably, all posttransmission E1E2s had lost a potential N-linked glycosylation site (PNGS) in E2. In lentiviral pseudoparticle assays, the major posttransmission E1E2 variant conferred an increased capacity for entry compared to the major variant present in the inoculum. Together, these data demonstrate that increased envelope glycoprotein fitness can drive selective outgrowth of minor variants posttransmission and that loss of a PNGS is integral to this improved phenotype. Mathematical modeling of the dynamics of competing HCV variants indicated that relatively modest differences in glycoprotein fitness can result in marked shifts in virus population composition. Overall, these data provide important insights into the dynamics and selection of HCV populations during transmission.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».