Evaluation of Two Commercial Kits for the Detection of Genotypic Drug Resistance on a Panel of HIV Type 1 Subtypes A Through J
Notice bibliographique
Résumé
We compared the two commercially available sequencing kits for HIV-1 drug resistance testing, the ViroSeq Genotyping System (Applied Biosystems, Foster City, CA, U.S.A.) and the TRUGENE HIV-1 Genotyping Kit (Visible Genetics, Inc., Toronto, Ontario, Canada), with our in-house genotyping system. Fifteen viral isolates from African patients (6 treated and 9 untreated) covering a panel of HIV-1 subtypes A through J and 7 plasma samples from Belgian and African patients (2 treated and 5 untreated) were tested. All the samples could be amplified and sequenced by the three systems; however, for all systems, alternative amplification/sequencing primers had to be used for some samples belonging to subtype B as well as to other subtypes. The consensus sequence was partially derived from only one strand for the in-house system and for the ViroSeq Genotyping System. The TRUGENE HIV-1 Genotyping Kit scored the highest number of ambiguities, followed by the ViroSeq Genotyping System and the in-house system. For 11 samples, these differences in reporting mixtures affected 14 resistance-related positions, which altered the interpretation toward protease inhibitors for 2 samples when using version 1.2 RetroGram software (Virology Networks, Utrecht, The Netherlands). All three systems were able to sequence diluted samples with a viral load down to 10 3 or 10 4 RNA copies/ml. Our data therefore suggest that the performance of amplification and sequencing primers must be improved to allow fast and reliable resistance testing for all HIV-1 subtypes.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».