Phylogenetic analysis of full‐length, early infection, hepatitis C virus genomes among people with intravenous drug use: the InC<sup>3</sup> Study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Cross‐continental phylogenetic analysis is important to understand subtle molecular differences of currently circulating hepatitis C virus (HCV) subtypes. Existence of such differences can be crucial in pursuing a universal hepatitis C vaccine. We characterized molecular epidemiology of early HCV infections identified across nine cohorts [North America (n=4), Australia (n=4) and Europe (n=1)] in the International Collaborative of Incident HIV and Hepatitis C in Injecting Cohorts (InC 3 ). One hundred and ninety‐two full‐length HCV genomes were amplified from plasma of incident infections and subjected to next generation sequencing to establish the largest cross‐continental, full‐length acute HCV genomic data set available to date. Genomes from the most common subtypes (1a: n=94, 2b: n=15 and 3a: n=68) were used in phylogenetic analysis. Using full genome trees, 78 sequences (44%) were found to lie within 29 phylogenetic clusters/pairs defined on the basis of molecular similarity of consensus sequences. Of these, 26 each had exclusively Australian or North American sequences indicating a strong geographical bias for molecular similarity. On further analysis of behavioural and demographic associations, binary logistic regression analysis showed that older age and non‐Caucasian ethnicity were significantly associated with clustering. HCV probably evolves in micro‐epidemics within geographically isolated communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».