Performance of two commercially available sequence‐based HIV‐1 genotyping systems for the detection of drug resistance against HIV type 1 group M subtypes
Notice bibliographique
Résumé
The use of genotyping assays for the detection and evaluation of drug resistance mutations within the polymerase gene of human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) is becoming increasingly relevant in the clinical management of HIV-1 infection. However, genotypic resistance assays available currently have been optimised for genetic subtype B strains of the virus and many clinical centres are presented with strains from subtypes A, C, and D. In the present report, we compare the performance of two sequence-based commercially available kits, the ViroSeq Genotyping System (Applied Biosystems, Foster City, CA) and the TruGene HIV-1 Genotyping Kit (Visible Genetics, Toronto, Ontario) against a panel of 35 virus isolates from HIV-1 Group M (subtypes A-J). Full-length consensus sequences were generated by the ViroSeq genotyping system for 26 of 31 (83.8%) of the isolates tested, in contrast to the TruGene genotyping system, which generated 16 of 30 (53%) usable sequences overall. Overall, subtype B isolates were sequenced with a greater degree of success than non-subtype B isolates. Discrepancies were found between the consensus sequences reported by each system for each sample (mean difference 1.0%; range 0.0-3.2%), but these appeared to be random and did not affect interpretation of the major resistance codons. In addition, both systems were able to amplify template RNA from low copy viral load plasma samples (10(2)-10(3) RNA copies/ml) taken from a random selection of patient samples encompassing subtypes A-C. While the availability of these genotyping systems should facilitate studies of HIV-1 drug resistance in countries in which these subtypes are prevalent, the performance against subtypes other than B needs to be improved.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».