Diagnosis and Direct Automated Sequencing of HIV-1 From Dried Blood Spots (DBS) Collected on Filter Paper
Notice bibliographique
Résumé
Since its discovery in 1981, human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) has rapidly emerged as one of the most devastating infectious pathogens of this century (1-3). The World Health Organization (WHO) estimates that, as of 1995, there were at least 15 million HIV- infected men, women, and children worldwide, with the vast majority of infections occurring in developing countries and isolated rural regions where specimen collection, preparation and shipment are difficult (4). Simple and improved sampling methods that can be widely applied under difficult field conditions are needed to effectively monitor the changing dynamics of the HIV-1/AIDS pandemic, track the spread of HIV-1 variants among different population groups, and ensure that research and interventive activities are directed against biologically important variants of the virus. To date, at least eight major HIV-1 subtypes, designated A through H, have been identified (5,6). More recently, a ninth subtype, I, has been detected (7), as well as several highly divergent, or "outlying" variants of HIV-1 that have been tentatively classified as group O (8,9). This subtyping is based on a relatively small number of specimens collected from a few geographic areas and the full range and distribution of HIV-1 variants remains to be established. The collection of whole blood on filter paper provides an innovative and powerful approach for the systematic and unbiased collection of large numbers of field specimens for diagnostic and surveillance purposes (10-19).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».