Detection of low-frequency pretherapy chemokine (CXC motif) receptor 4 (CXCR4)-using HIV-1 with ultra-deep pyrosequencing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identification of low-frequency variants is of clinical importance in the identification of preexisting drug resistance. Using 'ultra-deep' sequencing, we address the detection of potential resistance to the chemokine (C-C motif) receptor 5 (CCR5) antagonist, maraviroc, due to the pretreatment presence of low levels of chemokine (CXC motif) receptor 4 (CXCR4)-using virus. METHODS: We present a novel protocol for the phenotyping of HIV based on '454' pyrosequence data and apply this to two large data sets comprised of 104 628 (before treatment, day 1) and 191 637 (after treatment, day 11) reads from the envelope region. We study resistance in the context of the evolutionary history of the intrapatient viral population. Variation was also investigated both within and outside the V3 region, the region associated with the receptor switch. RESULTS: CXCR4-using virus can be detected at low frequency prior to maraviroc treatment ( approximately 0.5%) and at high frequency after failure of monotherapy ( approximately 81%). Inferring an evolutionary tree from the 1674 unique reads that span the V3 region confirms that the CXCR4-using population emerged from low-frequency CXCR4-using variants present before treatment. Changes in the frequency of amino acid residues used at individual sites were found in regions outside the V3 region, indicative of other potential sites associated with receptor usage. CONCLUSION: We have provided a high-resolution snapshot of intrapatient viral variation, prior and after treatment with maraviroc, and detected preexisting CXCR4-using variants present at an extremely low frequency. The evolutionary analysis demonstrates the extent of diversity present at a single time point within an infected individual and the rapid effect of drug pressure on the structure of a viral population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».