Identification of Human Papillomavirus Type 58 Lineages and the Distribution Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human papillomavirus type 58 (HPV-58) accounts for a much higher proportion of cervical cancers in East Asia than other types. A classification system of HPV-58, which is essential for molecular epidemiological study, is lacking. METHODS AND RESULTS: This study analyzed the sequences of 401 isolates collected from 15 countries and cities. The 268 unique concatenated E6-E7-E2-E5-L1-LCR sequences that comprised 57% of the whole HPV-58 genome showed 4 distinct clusters. L1 and LCR produced tree topologies that best resembled the concatenated sequences and thus are the most appropriate surrogate regions for lineage classification. Moreover, short fragments from L1 (nucleotides 6014-6539) and LCR (nucleotides 7257-7429 and 7540-52) were found to contain sequence signatures informative for lineage identification. Lineage A was the most prevalent lineage across all regions. Lineage C was more frequent in Africa than elsewhere, whereas lineage D was more prevalent in Africa than in Asia. Among lineage A variants, sublineage A2 dominated in Africa, the Americas, and Europe, but not in Asia. Sublineage A1, which represents the prototype that originated from a patient with cancer, was rare worldwide except in Asia. CONCLUSIONS: HPV-58 can be classified into 4 lineages that show some degree of ethnogeographic predilection in distribution. The evolutionary, epidemiological, and pathological characteristics of these lineages warrant further study.
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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) | 0,000 | 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 ».