The changing HIV-1 genetic characteristics and transmitted drug resistance among recently infected population in Yunnan, China
Notice bibliographique
Résumé
Multiple human immunodeficiency virus (HIV)-1 genotypes in China were first discovered in Yunnan Province before disseminating throughout the country. As the HIV-1 epidemic continues to expand in Yunnan, genetic characteristics and transmitted drug resistance (TDR) should be further investigated among the recently infected population. Among 2828 HIV-positive samples newly reported in the first quarter of 2014, 347 were identified as recent infections with BED-captured enzyme immunoassay (CEIA). Of them, 291 were successfully genotyped and identified as circulating recombinant form (CRF)08_BC (47.4%), unique recombinant forms (URFs) (18.2%), CRF01_AE (15.8%), CRF07_BC (14.4%), subtype C (2.7%), CRF55_01B (0.7%), subtype B (0.3%) and CRF64_BC (0.3%). CRF08_BC and CRF01_AE were the predominant genotypes among heterosexual and homosexual infections, respectively. CRF08_BC, URFs, CRF01_AE and CRF07_BC expanded with higher prevalence in central and eastern Yunnan. The recent common ancestor of CRF01_AE, CRF07_BC and CRF08_BC dated back to 1983.1, 1992.1 and 1989.5, respectively. The effective population sizes (EPS) for CRF01_AE and CRF07_BC increased exponentially during 1991-1999 and 1994-1999, respectively. The EPS for CRF08_BC underwent two exponential growth phases in 1994-1998 and 2001-2002. Lastly, TDR-associated mutations were identified in 1.8% of individuals. These findings not only enhance our understanding of HIV-1 evolution in Yunnan but also have implications for vaccine design and patient management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».