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Enregistrement W2750566424 · doi:10.1093/ve/vew036.038

A39 Human exome sequencing to evaluate the impact of rare coding variation on HIV-1 control

2017· article· en· W2750566424 sur OpenAlexaff
Paul J. McLaren, Patrick R. Shea, István Bartha, Jacques Fellay

Notice bibliographique

RevueVirus Evolution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExome sequencingHuman immunodeficiency virus (HIV)Coding (social sciences)ExomeComputational biologyVariation (astronomy)BiologyGeneticsMutationVirologyGeneStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common variants (>5% frequency) in the MHC and CCR5 regions are known to influence set point HIV-1 viral load (spVL) yet explain only a portion of the total trait variance. The impact of rare coding variation on HIV-1 disease progression has not been as thoroughly investigated. Here we utilize exome sequencing in 392 HIV-1 infected individuals with stable spVL to look for rare and functional variants that mediate control of HIV-1 infection. Set point HIV-1 viral load was calculated as the average of at least 3 measurements obtained during the chronic phase of infection. We captured and sequenced all coding exons in 392 HIV-1 infected individuals of the Swiss HIV Cohort Study using the Illumina Truseq 65Mb enrichment kit and the Illumina HiSeq2000. Quality control and variant calling were performed using the GATK and variant functional annotation was performed using snpEff version 3.3. Individual variants were tested for association using linear regression. Testing of the combined effects of multiple low frequency variants across each of >18,000 genes was performed using SCORE-Seq and SKAT. Consistent with previous results, single marker variant tests showed a strong signal of association in the MHC. The top association was observed between spVL and rs1131446 (P = 2.3 × 10−11) in exon 3 of HLA-B. Conditioning on this SNP, residual association was observed at rs2308622 (conditional P = 2.2 × 10−6) in HLA-C. Accounting for these two SNPs, no other variants showed evidence for association. Analyses aimed at detecting the combined effect of multiple low-frequency variants within a gene showed no significant associations. Restricting this analysis to only those variants that result in a change in protein sequence did not reveal further signals. Outside of the MHC, no significant impact of rare variation on spVL was detected by exome sequencing in 392 individuals. Larger samples are likely required to fully explore the role of rare coding variation on this phenotype. Additional classes of variation not detected by GWAS or current sequencing technologies may also contribute to host HIV-1 control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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