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Enregistrement W2998862434 · doi:10.1093/cid/ciz1247

Evaluation of Phylogenetic Methods for Inferring the Direction of Human Immunodeficiency Virus (HIV) Transmission: HIV Prevention Trials Network (HPTN) 052

2020· article· en· W2998862434 sur OpenAlexaff
Yinfeng Zhang, Chris Wymant, Oliver Laeyendecker, M. Kate Grabowski, Matthew Hall, Sarah E. Hudelson, Estelle Piwowar‐Manning, Marybeth McCauley, Theresa Gamble, Mina C. Hosseinipour, Nagalingeswaran Kumarasamy, James Hakim, Johnstone Kumwenda, Lisa Mills, Breno Santos, Beatriz Grinsztejn, José Henrique Pilotto, Suwat Chariyalertsak, Joseph Makhema, Ying Qing Chen, Myron S. Cohen, Christophe Fraser, Susan H. Eshleman

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensHIV Legal Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésTransmission (telecommunications)Phylogenetic treeHuman immunodeficiency virus (HIV)BiologyGenomeVirologySample (material)GeneticsComputational biologyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phylogenetic analysis can be used to assess human immunodeficiency virus (HIV) transmission in populations. We inferred the direction of HIV transmission using whole-genome HIV sequences from couples with known linked infection and known transmission direction. METHODS: Complete next-generation sequencing (NGS) data were obtained for 105 unique index-partner sample pairs from 32 couples enrolled in the HIV Prevention Trials Network (HPTN) 052 study (up to 2 samples/person). Index samples were obtained up to 5.5 years before partner infection; partner samples were obtained near the time of seroconversion. The bioinformatics method, phyloscanner, was used to infer transmission direction. Analyses were performed using samples from individual sample pairs, samples from all couples (1 sample/person; group analysis), and all available samples (multisample group analysis). Analysis was also performed using NGS data from defined regions of the HIV genome (gag, pol, env). RESULTS: Using whole-genome NGS data, transmission direction was inferred correctly (index to partner) for 98 of 105 (93.3%) of the individual sample pairs, 99 of 105 (94.3%) sample pairs using group analysis, and 31 of the 32 couples (96.9%) using multisample group analysis. There were no cases where the incorrect transmission direction (partner to index) was inferred. The accuracy of the method was higher with greater time between index and partner sample collection. Pol region sequences performed better than env or gag sequences for inferring transmission direction. CONCLUSIONS: We demonstrate the potential of a phylogenetic method to infer the direction of HIV transmission between 2 individuals using whole-genome and pol NGS data.

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)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,223
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,223
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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