Recent increased identification and transmission of HIV-1 unique recombinant forms in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A temporal increase in non-B subtypes has earlier been described in Sweden by us and we hypothesized that this increased viral heterogeneity may become a hotspot for the development of more complex and unique recombinant forms (URFs) if the epidemics converge. In the present study, we performed subtyping using four automated tools and phylogenetic analysis by RAxML of pol gene sequences (n = 5246) and HIV-1 near full-length genome (HIV-NFLG) sequences (n = 104). A CD4+ T-cell decline trajectory algorithm was used to estimate time of HIV infection. Transmission clusters were identified using the family-joining method. The analysis of HIV-NFLG and pol gene described 10.6% (11/104) and 2.6% (137/5246) of the strains as URFs, respectively. An increasing trend of URFs was observed in recent years by both approaches (p = 0·0082; p < 0·0001). Transmission cluster analysis using the pol gene of all URFs identified 14 clusters with two to eight sequences. Larger transmission clusters of URFs (BF1 and 01B) were observed among MSM who mostly were sero-diagnosed in recent time. Understanding the increased appearance and transmission of URFs in recent years could have importance for public health interventions and the use of HIV-NFLG would provide better statistical support for such assessments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».