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Enregistrement W2097847166 · doi:10.1371/journal.pmed.0020112

Impact of HIV-1 Subtype and Antiretroviral Therapy on Protease and Reverse Transcriptase Genotype: Results of a Global Collaboration

2005· article· en· W2097847166 sur OpenAlexaff
Rami Kantor, David Katzenstein, Brad Efron, A.P. Carvalho, Brian Wynhoven, Patricia Cane, John Clarke, Sunee Sirivichayakul, Marcelo A. Soares, Joke Snoeck, Candice Pillay, H Rudich, Rosângela Rodrigues, África Holguín, Koya Ariyoshi, María Belén Bouzas, Pedro Cahn, Wataru Sugiura, Vincent Soriano, Luís Fernando de Macedo Brígido, Zehava Grossman, Lynn Morris, Anne‐Mieke Vandamme, Amílcar Tanuri, Praphan Phanuphak, Jonathan Weber, Deenan Pillay, P. Richard Harrigan, Ricardo Camacho, Jonathan Schapiro, Robert W. Shafer

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésReverse transcriptaseVirologyDrug resistanceGenotypeBiologyLentivirusProteaseHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineGeneticsPolymerase chain reactionViral diseaseGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The genetic differences among HIV-1 subtypes may be critical to clinical management and drug resistance surveillance as antiretroviral treatment is expanded to regions of the world where diverse non-subtype-B viruses predominate. METHODS AND FINDINGS: To assess the impact of HIV-1 subtype and antiretroviral treatment on the distribution of mutations in protease and reverse transcriptase, a binomial response model using subtype and treatment as explanatory variables was used to analyze a large compiled dataset of non-subtype-B HIV-1 sequences. Non-subtype-B sequences from 3,686 persons with well characterized antiretroviral treatment histories were analyzed in comparison to subtype B sequences from 4,769 persons. The non-subtype-B sequences included 461 with subtype A, 1,185 with C, 331 with D, 245 with F, 293 with G, 513 with CRF01_AE, and 618 with CRF02_AG. Each of the 55 known subtype B drug-resistance mutations occurred in at least one non-B isolate, and 44 (80%) of these mutations were significantly associated with antiretroviral treatment in at least one non-B subtype. Conversely, of 67 mutations found to be associated with antiretroviral therapy in at least one non-B subtype, 61 were also associated with antiretroviral therapy in subtype B isolates. CONCLUSION: Global surveillance and genotypic assessment of drug resistance should focus primarily on the known subtype B drug-resistance mutations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations318
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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