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Enregistrement W2273757900 · doi:10.1089/aid.2014.5489.abstract

Using Viral Dynamics to Connect Clinical Markers of Disease Progression to Sequence Evolution during HIV Infection

2014· article· en· W2273757900 sur OpenAlexaff
Andrew E. Adams, Zabrina L. Brumme, Alexander R. Rutherford, Ralf W. Wittenberg

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Human Retroviruses · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral loadBiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyViral evolutionViral infectionImmune escapeImmune systemEvolutionary biologyGeneticsVirusGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV-1 remains a global health challenge, with over 35 million people infected. The high rates of turnover and evolutionary adaptability exhibited by HIV-1 pose a particular challenge to HIV-1 vaccine development. We developed a dynamic model of HIV-1 infection that uses equilibration, adaptation, and inheritance to model the initial infection and successive generations of viral lineages. The model allows viruses to generate new lineages in proportion to their viral load. These lineages compete for immune cells to infect. We use this model to demonstrate how viruses with a sufficiently high mutation rate could overcome the immune system, even when most changes are expected to be detrimental to viral fitness. We have calibrated our model to match averages of CD4+ T cells/mm^3 and HIV-1 RNA/ml derived from 91 HIV-infected individuals studied longitudinally during various disease stages. We also explore the use of phylogenies to validate the underlying composition of viral load.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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