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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».