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Enregistrement W2752712408 · doi:10.1093/infdis/jix470

Evaluating the Impact of Functional Genetic Variation on HIV-1 Control

2017· article· en· W2752712408 sur OpenAlexaff
P J McLaren, Sara L. Pulit, Deepti Gurdasani, István Bartha, Patrick R. Shea, Cristina Pomilla, Namrata Gupta, Effrossyni Gkrania‐Klotsas, Elizabeth Young, Norbert Bannert, M. John Gill, Jill Gilmour, Paul Kellam, Anthony D. Kelleher, Anders Sönnerborg, Steven M. Wolinsky, Robert Zangerle, Frank A. Post, David W. Haas, Bruce D. Walker, Kholoud Porter, David B. Goldstein, Manjinder S. Sandhu, Paul I. W. de Bakker, Jacques Fellay

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniversity of California, San FranciscoCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Center for Research ResourcesMedical Research CouncilACT GovernmentHarvard University Center for AIDS ResearchAIDS Clinical Trials GroupNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésBiologyGeneticsGeneGenotypingGenetic variationHuman leukocyte antigenGenetic associationMajor histocompatibility complexExomeGenomeAlleleCRISPRExome sequencingSingle-nucleotide polymorphismGenotypeComputational biologyMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous genetic association studies of human immunodeficiency virus-1 (HIV-1) progression have focused on common human genetic variation ascertained through genome-wide genotyping. Methods: We sought to systematically assess the full spectrum of functional variation in protein coding gene regions on HIV-1 progression through exome sequencing of 1327 individuals. Genetic variants were tested individually and in aggregate across genes and gene sets for an influence on HIV-1 viral load. Results: Multiple single variants within the major histocompatibility complex (MHC) region were observed to be strongly associated with HIV-1 outcome, consistent with the known impact of classical HLA alleles. However, no single variant or gene located outside of the MHC region was significantly associated with HIV progression. Set-based association testing focusing on genes identified as being essential for HIV replication in genome-wide small interfering RNA (siRNA) and clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) studies did not reveal any novel associations. Conclusions: These results suggest that exonic variants with large effect sizes are unlikely to have a major contribution to host control of HIV infection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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