The influence of human genetic variation on Epstein–Barr virus sequence diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epstein–Barr virus (EBV) is one of the most common viruses latently infecting humans. Little is known about the impact of human genetic variation on the large inter-individual differences observed in response to EBV infection. To search for a potential imprint of host genomic variation on the EBV sequence, we jointly analyzed paired viral and human genomic data from 268 HIV-coinfected individuals with CD4 + T cell count < 200/mm 3 and elevated EBV viremia. We hypothesized that the reactivated virus circulating in these patients could carry sequence variants acquired during primary EBV infection, thereby providing a snapshot of early adaptation to the pressure exerted on EBV by the individual immune response. We searched for associations between host and pathogen genetic variants, taking into account human and EBV population structure. Our analyses revealed significant associations between human and EBV sequence variation. Three polymorphic regions in the human genome were found to be associated with EBV variation: one at the amino acid level (BRLF1:p.Lys316Glu); and two at the gene level (burden testing of rare variants in BALF5 and BBRF1). Our findings confirm that jointly analyzing host and pathogen genomes can identify sites of genomic interactions, which could help dissect pathogenic mechanisms and suggest new therapeutic avenues.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».