Mutations in Gp41 are Correlated with Coreceptor Tropism but Do Not Improve Prediction Methods Substantially
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main determinants of HIV-1 coreceptor usage are located in the V3-loop of gp120, although mutations in V2 and gp41 are also known. Incorporation of V2 is known to improve prediction algorithms; however, this has not been confirmed for gp41 mutations. METHODS: Samples with V3 and gp41 genotypes and Trofile assay (Monogram Biosciences, South San Francisco, CA, USA) results were taken from the HOMER cohort (n=444) and from patients screened for the MOTIVATE studies (n=1,916; 859 with maraviroc outcome data). Correlations of mutations with tropism were assessed using Fisher's exact test and prediction models trained using support vector machines. Models were validated by cross-validation, by testing models from one dataset on the other, and by analysing virological outcome. RESULTS: Several mutations within gp41 were highly significant for CXCR4 usage; most strikingly an insertion occurring in 7.7% of HOMER-R5 and 46.3% of HOMER-X4 samples (MOTIVATE 5.7% and 25.2%, respectively). Models trained on gp41 sequence alone achieved relatively high areas under the receiver-operating characteristic curve (AUCs; HOMER 0.713 and MOTIVATE 0.736) that were almost as good as V3 models (0.773 and 0.884, respectively). However, combining the two regions improved predictions only marginally (0.813 and 0.902, respectively). Similar results were found when models were trained on HOMER and validated on MOTIVATE or vice versa. The difference in median log viral load decrease at week 24 between patients with R5 and X4 virus was 1.65 (HOMER 2.45 and MOTIVATE 0.79) for V3 models, 1.59 for gp41-models (2.42 and 0.83, respectively) and 1.58 for the combined predictor (2.44 and 0.86, respectively). CONCLUSIONS: Several mutations within gp41 showed strong correlation with tropism in two independent datasets. However, incorporating gp41 mutations into prediction models is not mandatory because they do not improve substantially on models trained on V3 sequences alone.
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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 | 0,001 |
| 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 ».