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Enregistrement W2312283795 · doi:10.1097/coh.0b013e328356e9da

Next-generation sequencing to assess HIV tropism

2012· review· en· W2312283795 sur OpenAlexafffund
Luke C. Swenson, Martin Däumer, Roger Paredes

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in HIV and AIDS · 2012
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTropismDeep sequencingTissue tropismMaravirocCCR5 receptor antagonistDNA sequencingConcordanceComputational biologyBiologyVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineBioinformaticsGeneticsGeneVirusGenomeChemokine receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Deep sequencing of the V3 region of the HIV envelope gene can detect minority non-R5 variants in patients with high sensitivity and specificity. As next-generation sequencing approaches have matured, the clinical utility of deep sequencing for HIV tropism has entered the clinic. Accurate and sensitive tropism testing is essential for successful treatment with the CCR5 antagonist class of antiretrovirals. RECENT FINDINGS: This review will focus on five aspects of next-generation sequencing for assessing HIV tropism: some background on the necessity of deep sequencing versus other tropism methods; the methodological process of 454 sequencing and analysis; other next-generation sequencing technologies; the diagnostic performance of deep sequencing relative to other tropism assays; and the use of deep sequencing in clinical practice. SUMMARY: This method has emerged quickly as both a research and clinical tool because of its high concordance with commonly used phenotypic tropism assays and its ability to predict virological response to CCR5 antagonist-containing regimens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,049 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations34
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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