Molecular epidemiological study on hepatitis C virus among drug users in Zhuhai, China
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the molecular epidemiology of hepatitis C virus (HCV) among drug users in Zhuhai, China. Methods Anti-HCV and HCV RNA were detected by using ELISA and real-time RT-PCR respectively. HCV genotypes and subtypes were determined by direct sequencing of amplicons in partial NS5B regions and BLAST GenBank, followed by phylogenetic analysis. Results Of 435 blood plasma from drug users, 242 was negative for anti-HCV and HCV RNA, 147 were positive for anti-HCV and HCV RNA, 46 positive HCV RNA or anti-HCV. The infection rate of HCV was 44.37%. Three genotypes and five subtypes of HCV were detected in 78 samples of positive HCV RNA. Subtypes 6 a, 3b, 3 a, 1b and 1 a, were detected at frequencies of 60.26%, 15.38%, 14.10%, 6.41% and 3.85%, respectively. Compared with strains from Shenzhen, Foshan, Guangzhou, Shanwei, Hong Kong, Denmark, Canada, USA, United Kingdom, India and Nepal, HCV among drug users in Zhuhai were homophylic. Conclusions There were homology among HCV in drug users from Zhuhai and strains from some regions and countries. Subtype 6 a was the most predominant. Subtype 1 a and 3 a were discovered in Zhuhai. Key words: Drug users; HCV; Genotype; Phylogenetic tree; Homology
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».