Longitudinal Phylogenetic Surveillance Identifies Distinct Patterns of Cluster Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Through the application of simple, accessible, molecular epidemiology tools, we aimed to resolve the phylogenetic relationships that best predicted patterns of cluster growth using longitudinal population level drug resistance genotype data. METHODS: Analysis was performed on 971 specimens from drug naïve, first time HIV positive subjects collected in British Columbia between 2002 and 2005. A 1240bp fragment of the pol gene was amplified and sequenced with relationships among subtype B sequences inferred using Neighbour-Joining analysis. Apparent clusters of infections having both a mean within group distance <0.031 and bootstrap value >80% were systematically identified. The entire 2002-2005 dataset was then re-analyze to evaluate the relationship of subsequent infections to those identified in 2002. BED testing was used to identify recent infections (<156 days). RESULTS: Among the 2002 infections, 136 of 300 sequences sorted into 52 clusters ranging in size from 2 to 9 members. Aboriginal ethnicity and intravenous drug use were correlated, and both were linked to cluster membership in 2002. Although cluster growth between 2002 and 2005 was correlated with the size of the original cluster, more related infections were found in clusters seeded from nonclustered infections. Finally, all large growth clusters were seeded from infections that were much more likely to be recent. CONCLUSIONS: This population level phylogenetic analysis suggests that a greater increase in cluster size is associated with recently infected individuals, which may represent the leading edge of the epidemic. The most impressive increase in cluster size is seen originating from initially nonclustered infections. In contrast, smaller existing clusters likely describe historical patterns of transmission and do not substantially contribute to the ongoing epidemic. Application of this method for cross-sectional analysis of existing sequences from defined geographic regions may be useful in predicting trends in HIV transmission.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».