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 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) | 0,001 | 0,002 |
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 ».