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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».