Simian Immunodeficiency Virus Susceptibility, Immunology, and Microbiome in the Female Genital Tract of Adolescent Versus Adult Pigtail Macaques
Notice bibliographique
Résumé
In Sub-Saharan Africa, young women 15–24 years of age account for nearly 30% of all new HIV infections, however, biological and epidemiological factors underlying this disproportionate infection rate are unclear. In this study, we assessed biological contributors of SIV/HIV susceptibility in the female genital tract (FGT) using adolescent (n = 9) and adult (n = 10) pigtail macaques (PTMs) with weekly low-dose intravaginal challenges of SIV. Immunological variables were captured in vaginal tissue of PTMs by flow cytometry and cytokine assays. Vaginal biopsies were profiled by proteomic analysis. The vaginal microbiome was assessed by 16S rRNA sequencing. We were powered to detect a 2.2-fold increase in infection rates between age groups, however, we identified no significant differences in susceptibility. This model cannot capture epidemiological factors or may not best represent biological differences of HIV susceptibility. No immune cell subsets measured were significantly different between groups. Inflammatory marker MCP-1 was significantly higher (adj p = .02), and sCD40L trended higher (adj p = .06) in vaginal cytobrushes of adults. Proteomic analysis of vaginal biopsies showed no significant (adj p < .05) protein or pathway differences between groups. Vaginal microbiomes were not significantly different between groups. No differences were observed between age groups in this PTM model, however, these animals may not reflect biological factors contributing to HIV risk such as those found in their human counterparts. This model is therefore not appropriate to explore human adolescent differences in HIV risk. Young women remain a key population at risk for HIV infection, and there is still a need for comprehensive assessment and intervention strategies for epidemic control of this uniquely vulnerable population.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».