Comparative Analysis of Within-Host Mutation Patterns and Diversity of Hepatitis C Virus Subtypes 1a, 1b, and 3a
Notice bibliographique
Résumé
Understanding within-host evolution is critical for predicting viral evolutionary outcomes, yet such studies are currently lacking due to difficulty involving human subjects. Hepatitis C virus (HCV) is an RNA virus with high mutation rates. Its complex evolutionary dynamics and extensive genetic diversity are demonstrated in over 67 known subtypes. In this study, we analyzed within-host mutation frequency patterns of three HCV subtypes, using a large number of samples obtained from treatment-naïve participants by next-generation sequencing. We report that overall mutation frequency patterns are similar among subtypes, yet subtype 3a consistently had lower mutation frequencies and nucleotide diversity, while subtype 1a had the highest. We found that about 50% of genomic sites are highly conserved across subtypes, which are likely under strong purifying selection. We also compared within-host and between-host selective pressures, which revealed that Hyper Variable Region 1 within hosts was under positive selection, but was under slightly negative selection between hosts, which indicates that many mutations created within hosts are removed during the transmission bottleneck. Examining the natural prevalence of known resistance-associated variants showed their consistent existence in the treatment-naïve participants. These results provide insights into the differences and similarities among HCV subtypes that may be used to develop and improve HCV therapies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».