HIV-1 Subtypes and 5’LTR-Leader Sequence Variants Correlate with Seroconversion Status in Pumwani Sex Worker Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Within the Pumwani sex worker cohort, a subgroup remains seronegative, despite frequent exposure to HIV-1; some of them seroconverted several years later. This study attempts to identify viral variations in 5’LTR-leader sequences (5’LTR-LS) that might contribute to the late seroconversion. The 5’LTR-LS contains sites essential for replication and genome packaging, viz, primer binding site (PBS), major splice donor (SD), and major packaging signal (PS). The 5’LTR-LS of 20 late seroconverters (LSC) and 122 early seroconverters (EC) were amplified, cloned, and sequenced. HelixTree 6.4.3 was employed to classify HIV subtypes and sequence variants based on seroconversion status. We find that HIV-1 subtypes A1.UG and D.UG were overrepresented in the viruses infecting the LSC (P < 0.0001). Specific variants of PBS (Pc < 0.0001), SD1 (Pc < 0.0001), and PS (Pc < 0.0001) were present only in the viral population from EC or LSC. Combinations of PBS [PBS-2 (Pc < 0.0001) and PBS-3 (Pc < 0.0001)] variants with specific SD sequences were only seen in LSC or EC. Combinations of A1.KE or D with specific PBS and SD variants were only present in LSC or EC (Pc < 0.0001). Furthermore, PBS variants only present in LSC co-clustered with PBS references utilizing tRNAArg; whereas, the PBS variants identified only in EC co-clustered with PBS references using tRNALys3 and its variants. This is the first report that specific PBS, SD1, and PS sequence variants within 5’LTR-LS are associated with HIV-1 seroconversion, and it could aid designing effective anti-HIV strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».