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Enregistrement W2749654856 · doi:10.1097/qad.0000000000001619

Prevalence and clinical impacts of HIV-1 intersubtype recombinants in Uganda revealed by near-full-genome population and deep sequencing approaches

2017· article· en· W2749654856 sur OpenAlexaff
Guinevere Q. Lee, David R. Bangsberg, Theresa Mo, Chris Lachowski, Chanson J. Brumme, Wendy Zhang, Viviane D. Lima, Yap Boum, Bosco Bwana Mwebesa, Conrad Muzoora, Iren Andia, Yona Mbalibulha, Annet Kembabazi, Ryan W. Carroll, Mark J. Siedner, Jessica E. Haberer, A. Rain Mocello, Simone Kigozi, Peter W. Hunt, Jeffrey N. Martin, P. Richard Harrigan

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésSanger sequencingVirologyBiologyGenomeContext (archaeology)LentivirusPopulationPhylogenetic treeWhole genome sequencingGeneticsRecombinant DNAGenotypeVirusDNA sequencingViral diseaseGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: HIV-1 subtypes A1 and D cocirculate in a rural community in Mbarara, Uganda. This study examines HIV-1 intersubtype recombination in this community under a full-genome sequencing context. We aim to estimate prevalence, examine time trends, and test for clinical correlates and outcomes associated with intersubtype recombinants. METHODS: Near-full-genome HIV-1 Sanger sequence data were collected from plasma samples of 504 treatment-naïve individuals, who then received protease inhibitor or nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor-containing regimens and were monitored for up to 7.5 years. Subtypes were inferred by Los Alamos Recombinant Identification Program (RIP) 3.0 and compared with Sanger/REGA and MiSeq/RIP. 'Nonrecombinants' and 'recombinants' infections were compared in terms of pretherapy viral load, CD4 cell count, posttherapy time to virologic suppression, virologic rebound, first CD4 rise above baseline and sustained CD4 recovery. RESULTS: Prevalence of intersubtype recombinants varied depending on the genomic region examined: gag (15%), prrt (11%), int (8%), vif (10%), vpr (2%), vpu (9%), GP120 (8%), GP41 (18%), and nef (4%). Of the 200 patients with near-full-genome data, prevalence of intersubtype recombination was 46%; the most frequently observed recombinant was A1-D (25%). Sanger/REGA and MiSeq/RIP yielded generally consistent results. Phylogenetic tree revealed most recombinants did not share common ancestors. No temporal trend was observed (all P > 0.1). Subsequent subtype switches were detected in 27 of 143 (19%) study participants with follow-up sequences. Nonrecombinant versus recombinants infections were not significantly different in any pre nor posttherapy clinical correlates examined (all P > 0.2). CONCLUSION: Intersubtype recombination was highly prevalent (46%) in Uganda if the entire HIV genome was considered, but was neither associated with clinical correlates nor therapy outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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