Detection of Inferred CCR5- and CXCR4-Using HIV-1 Variants and Evolutionary Intermediates Using Ultra-Deep Pyrosequencing
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of CXCR4-using human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) variants is associated with accelerated disease progression. CXCR4-using variants are believed to evolve from CCR5-using variants, but due to the extremely low frequency at which transitional intermediate variants are often present, the kinetics and mutational pathways involved in this process have been difficult to study and are therefore poorly understood. Here, we used ultra-deep sequencing of the V3 loop of the viral envelope in combination with the V3-based coreceptor prediction tools PSSM(NSI/SI) and geno2pheno([coreceptor]) to detect HIV-1 variants during the transition from CCR5- to CXCR4-usage. We analyzed PBMC and serum samples obtained from eight HIV-1-infected individuals at three-month intervals up to one year prior to the first phenotypic detection of CXCR4-using variants in the MT-2 assay. Between 3,482 and 10,521 reads were generated from each sample. In all individuals, V3 sequences of predicted CXCR4-using HIV-1 were detected at least three months prior to phenotypic detection of CXCR4-using variants in the MT-2 assay. Subsequent analysis of the genetic relationships of these V3 sequences using minimum spanning trees revealed that the transition in coreceptor usage followed a stepwise mutational pathway involving sequential intermediate variants, which were generally present at relatively low frequencies compared to the major predicted CCR5- and CXCR4-using variants. In addition, we observed differences between individuals with respect to the number of predicted CXCR4-using variants, the diversity among major predicted CCR5-using variants, and the presence or absence of intermediate variants with discordant phenotype predictions. These results provide the first detailed description of the mutational pathways in V3 during the transition from CCR5- to CXCR4-usage in natural HIV-1 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 ».