Viral Polymorphism in Human Papillomavirus Types 33 and 35 and Persistent and Transient Infection in the Genital Tract of Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic polymorphism in human papillomavirus (HPV)-33 and -35 was investigated in 1055 sexually active women (732 human immunodeficiency virus [HIV] seropositive and 323 HIV seronegative). METHODS: Consecutive genital specimens obtained at 6-month intervals were screened for HPV-33 and -35 by use of MY09-MY11. HPV-33 and -35 isolates from 95 women were analyzed by polymerase chain reaction sequencing of the long control region (LCR), E6, and E7. RESULTS: For HPV-33, 101 (20%) of 506 nucleotides in the LCR were variable, compared with 10 (2.1%) of 483 nucleotides in E6 (P<.001) and 6 (1.9%) of 324 nucleotides in E7 (P<.001). For HPV-35, the proportion of variable nucleotide sites was similar between the LCR and both E6 (P=.54) and E7 (P=.33). The presence of a 78-base pair deletion in HPV-33 (relative risk [RR], 1.8 [95% confidence interval [CI], 1.2-2.7]) and the presence of nonsynonymous E7 variations in HPV-35 (RR, 2.6 [95% CI, 1.4-4.6]) were associated with persistence. When the data for HPV-33 and -35 were combined, infection by HPV isolates with nonsynonymous E7 variations (RR, 2.3 [95% CI, 1.6-3.4]; P=.001) and ethnicity (P=.04) were associated with persistence, whereas age (P = .14) and HIV infection/CD4 cell count status (P=.12) were not significantly associated with persistence, by logistic regression analysis. CONCLUSION: HPV-33 and -35 polymorphism was different between types and was associated with persistence of HPV infection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».