Analysis of Hepatitis B Virus Haplotype Diversity Detects Striking Sequence Conservation Across Genotypes and Chronic Disease Phase
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: We conducted haplotype analysis of complete hepatitis B virus (HBV) genomes following deep sequencing from 368 patients across multiple phases of chronic hepatitis B (CHB) infection from four major genotypes (A-D), analyzing 4,110 haplotypes to identify viral variants associated with treatment outcome and disease progression. APPROACH AND RESULTS: Between 18.2% and 41.8% of nucleotides and between 5.9% and 34.3% of amino acids were 100% conserved in all genotypes and phases examined, depending on the region analyzed. Hepatitis B e antigen (HBeAg) loss by week 192 was associated with different haplotype populations at baseline. Haplotype populations differed across the HBV genome and CHB history, this being most pronounced in the precore/core gene. Mean number of haplotypes (frequency) per patient was higher in immune-active, HBeAg-positive chronic hepatitis phase 2 (11.8) and HBeAg-negative chronic hepatitis phase 4 (16.2) compared to subjects in the "immune-tolerant," HBeAg-positive chronic infection phase 1 (4.3, P< 0.0001). Haplotype frequency was lowest in genotype B (6.2, P< 0.0001) compared to the other genotypes (A = 11.8, C = 11.8, D = 13.6). Haplotype genetic diversity increased over the course of CHB history, being lowest in phase 1, increasing in phase 2, and highest in phase 4 in all genotypes except genotype C. HBeAg loss by week 192 of tenofovir therapy was associated with different haplotype populations at baseline. CONCLUSIONS: Despite a degree of HBV haplotype diversity and heterogeneity across the phases of CHB natural history, highly conserved sequences in key genes and regulatory regions were identified in multiple HBV genotypes that should be further investigated as targets for antiviral therapies and predictors of treatment response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».