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Enregistrement W2945222656 · doi:10.1101/646968

The genetic interaction between HIV and the antibody repertoire

2019· preprint· en· W2945222656 sur OpenAlexaff
Nicolas Strauli, Emily Fryer, Olivia Pham, Mohamed Abdel‐Mohsen, Shelley N. Facente, Christopher D. Pilcher, Pleuni S. Pennings, Satish K. Pillai, Ryan D. Hernandez

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoLos Alamos National LaboratoryCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institutes of Health
Mots-clésRepertoireBiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)CoevolutionPopulationVirologyAntibodyGeneHIV vaccineVirusGeneticsComputational biologyEvolutionary biologyMedicineVaccine trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interaction between human immunodeficiency virus (HIV) and the antibody repertoire (AbR) during chronic infection can provide important information for HIV vaccine research, yet has not been well-characterized on a systems level. We deeply sequenced the HIV population and the AbR of ten HIV-infected, antiretroviral (ART)-naïve individuals, each with 10-20 longitudinal samples spanning 4-14 years. Our unbiased sequencing approach identified partitions of AbRs showing evidence of interaction with autologous HIV populations. We show that these HIV-associated partitions are enriched for the V gene segments of known HIV broadly neutralizing antibodies (bnAbs), indicating that the HIV-responding component of the AbR can be identified via time-series genetic data. Despite this evidence for larger-scale AbR/HIV interactions at the sub-population level, we found little to no evidence for antagonistic coevolution (i.e. an arms race). This suggests that antagonistic coevolution is either rare, or hard to detect, which has important vaccine design implications.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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