Identification of HIV-1 Vif Protein Attributes Associated With CD4 T Cell Numbers and Viral Loads Using Artificial Intelligence Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The Human Immunodeficiency Virus (HIV) Viral Infectivity Factor (Vif) is a 192-amino acid accessory protein essential to viral replication which counteracts host APOBEC3 proteins. APOBEC3 proteins interfere with the replication of HIV, hepatitis C virus, hepatitis B virus and retrotransposons. Vif is a recent candidate target for therapeutic and preventative interventions in HIV/AIDS yet little is known about its clinical relevance. We describe the results of applying different machine learning algorithms (Apriori, Multifactor Dimensionality Reductor, C4.5, Artificial Neural Networks and ID3) to the search of associations between HIV-1 Vif protein attributes and clinical endpoints. Final iterations showed that the presence of mutations in BC Boxes, APOBEC motifs and Cullin5 binding motifs were together associated with higher initial CD4 T cells while mutations of specific APOBEC motifs coupled with the conservation of other APOBEC motifs were associated with lower historic CD4 T cells. Conservation of specific APOBEC motifs and BC boxes were linked to lower initial viral loads while different combinations of mutations in the Nuclear Localisation Inhibition Signal and BC Boxes were associated with higher historic viral loads. Further scrutiny of these combinations through traditional statistical methods revealed striking differences in both CD4 T cells and viral loads in patients stratified into those having the previous combinations. While artificial intelligence algorithms do not phase out traditional statistical methods, our Artificial Intelligence (AI)-based approach highlights their use at reducing the dimensionality of large and complex datasets and at proposing novel, unimaginable, associations of biological patterns with functional relevance or clinical roles.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».