An Assessment of Donor‐to‐Recipient Transmission Patterns of Human Cytomegalovirus by Analysis of Viral Genomic Variants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We studied human cytomegalovirus (CMV) donor-to-recipient transmission patterns in organ transplantation by analyzing genomic variants on the basis of CMV glycoprotein B (gB) genotyping. METHODS: Organ transplant recipients were included in the study if they had CMV viremia, if they had received an organ from a CMV-seropositive donor, and if there was at least 1 other recipient of an organ from the same donor who developed CMV viremia. Genotypes (gB1-4) were determined by real-time polymerase chain reaction. RESULTS: Forty-seven recipients of organs from 21 donors developed CMV viremia. Twenty-three recipients had a pretransplant donor/recipient (D/R) CMV serostatus of D(+)/R(+), and 24 had a serostatus of D(+)/R(-). The prevalences of genotypes in recipients were as follows: for gB1, 51% (n = 24); for gB2, 19% (n = 9); for gB3, 9% (n = 4); for gB4, 0% (n = 0); and for mixed infection, 21% (n = 10). Recipients of an organ from a common donor had infection with CMV of the same gB genotype in 12 (57%) of 21 instances. Concordance between genotypes was higher among seronegative (i.e., D(+)/R(-)) recipients than among seropositive (D(+)/R(+)) recipients, although discordances resulting from the transmission of multiple strains were seen. In seropositive recipients, transmission of multiple strains from the donor could not be differentiated from reactivation of a recipient's own strains. CONCLUSION: Our analysis of strain concordance among recipients of organs from common donors showed that transmission of CMV has complex dynamic patterns. In seropositive recipients, transmission or reactivation of multiple CMV strains is possible.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».