Does antiretroviral treatment change HIV-1 codon usage patterns in its genes: a preliminary bioinformatics study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Codon usage bias has been described for various organisms and is thought to contribute to the regulation of numerous biological processes including viral infections. HIV-1 codon usage has been previously shown to be different from that of other viruses and man. It is evident that the antiretroviral drugs used to restrict HIV-1 replication also select for resistance variants. We wanted to test whether codon frequencies in HIV-1 sequences from treatment-experienced patients differ from those of treatment-naive individuals due to drug pressure affecting codon usage bias. RESULTS: We developed a JavaScript to determine the codon frequencies of aligned nucleotide sequences. Irrespective of subtypes, using HIV-1 pol sequences from 532 treatment-naive and 52 treatment-experienced individuals, we found that pol sequences from treatment-experienced patients had significantly increased AGA (arginine; p = 0.0002***) and GGU (glycine; p = 0.0001***), and decreased AGG (arginine; p = 0.0001***) codon frequencies. The same pattern was not observed when subtypes B and C sequences were analyzed separately. Additionally, irrespective of subtypes, using HIV-1 gag sequences from 524 treatment-naive and 54 treatment-experienced individuals, gag sequences from treatment-experienced patients had significantly increased CUA (leucine; p < 0.0001***), CAG (glutamine; p = 0.0006***), AUC (isoleucine; p < 0.0001***) and UCU (serine; p = 0.0005***), and decreased AUA (isoleucine; p = 0.0003***) and CAA (glutamine; p = 0.0006***) codon frequencies. CONCLUSION: Using pol and gag genes derived from the same HIV-1 genome, we show that antiretroviral therapy changed certain HIV-1 codon frequencies in a subtype specific way.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».