Comparison and Application of a Novel Genotyping Method, Semiautomated Primer-Specific and Mispair Extension Analysis, and Four Other Genotyping Assays for Detection of Hepatitis C Virus Mixed-Genotype Infections
Notice bibliographique
Résumé
To date the true prevalence of hepatitis C virus (HCV) mixed-genotype infections has not been established mainly because currently available methods are not suitable for the detection of mixed genotypes in a viral population. A novel semiautomated genotyping method, primer-specific and mispair extension analysis (S-PSMEA), which is more reliable than other genotyping assays was developed for detection of HCV mixed-genotype infections. A genotype present at levels as low as 0.8% in a defined mix of HCV genotypes was detected, showing a 20-fold increase in sensitivity over that of direct DNA sequencing. A total of 434 HCV isolates were genotyped and analyzed for a comparative study of the accuracy between S-PSMEA and four current genotyping methods. The results showed that viruses in approximately 40% of the samples from this group determined to be infected with mixed genotypes by S-PSMEA were undetected by direct DNA sequencing due to its low sensitivity. Type-specific PCR, line probe assay, and restriction fragment length polymorphism analysis performed poorly, being able to identify only 38.5, 16.1, and 15.4% of mixed-genotype infections, respectively, that were detected by direct DNA sequencing. The prevalence of mixed-genotype infections detected by S-PSMEA was 7.9% (12 of 152 donors) among HCV-infected blood donors, 14.3% (15 of 105) among patients with chronic hepatitis C, and 17.1% (6 of 36) among thalassemia patients who had received multiple transfusions. The data lead us to conclude that HCV mixed-genotype infections are more common than previously estimated and that S-PSMEA may be the method of choice when detection of genotypes present at low levels in mixed-genotype infections is required due to its higher level of sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».