Effects of mutations in the connection and RNase H domains of HIV-1 reverse transcriptase on drug susceptibility.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the success in the development of antiretroviral therapy, the emergence of drug resistance remains an important factor that can undermine the benefits of treatment. The vast majority of well-described resistance-associated mutations are clustered around the binding site for a given inhibitor. However, mutations that are observed at considerable distance from this location can likewise affect drug susceptibility. Treatment-associated mutations in the C-terminal region of HIV-1 reverse transcriptase provide a recently surfaced example in this regard. In this review, we discuss the potential clinical significance of these mutations and underlying molecular mechanisms. Routine resistance testing does not usually include the C-terminal region of HIV-1 reverse transcriptase. However, previous studies have shown that mutations in this region can reduce susceptibility to both nucleoside and nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors. The prevalence of some of these mutations can be as high as reported for several classic resistance mutations in HIV-1 reverse transcriptase. Biochemical studies provided plausible mechanisms that help to explain how certain C-terminal mutations can contribute to alterations in drug susceptibility and viral replication capacity. Overall, the available data warrant further investigation on the impact of C-terminal mutations in combination with classic resistance-associated mutations, on changes in viral load, and response to treatment with different classes of reverse transcriptase inhibitors.
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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) | 0,003 | 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 ».