Use of Four Next-Generation Sequencing Platforms to Determine HIV-1 Coreceptor Tropism
Notice bibliographique
Résumé
HIV-1 coreceptor tropism assays are required to rule out the presence of CXCR4-tropic (non-R5) viruses prior treatment with CCR5 antagonists. Phenotypic (e.g., Trofile™, Monogram Biosciences) and genotypic (e.g., population sequencing linked to bioinformatic algorithms) assays are the most widely used. Although several next-generation sequencing (NGS) platforms are available, to date all published deep sequencing HIV-1 tropism studies have used the 454™ Life Sciences/Roche platform. In this study, HIV-1 co-receptor usage was predicted for twelve patients scheduled to start a maraviroc-based antiretroviral regimen. The V3 region of the HIV-1 env gene was sequenced using four NGS platforms: 454™, PacBio® RS (Pacific Biosciences), Illumina®, and Ion Torrent™ (Life Technologies). Cross-platform variation was evaluated, including number of reads, read length and error rates. HIV-1 tropism was inferred using Geno2Pheno, Web PSSM, and the 11/24/25 rule and compared with Trofile™ and virologic response to antiretroviral therapy. Error rates related to insertions/deletions (indels) and nucleotide substitutions introduced by the four NGS platforms were low compared to the actual HIV-1 sequence variation. Each platform detected all major virus variants within the HIV-1 population with similar frequencies. Identification of non-R5 viruses was comparable among the four platforms, with minor differences attributable to the algorithms used to infer HIV-1 tropism. All NGS platforms showed similar concordance with virologic response to the maraviroc-based regimen (75% to 80% range depending on the algorithm used), compared to Trofile (80%) and population sequencing (70%). In conclusion, all four NGS platforms were able to detect minority non-R5 variants at comparable levels suggesting that any NGS-based method can be used to predict HIV-1 coreceptor usage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».