A39 Human exome sequencing to evaluate the impact of rare coding variation on HIV-1 control
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».