Revisiting the recombinant history of HIV-1 group M with dynamic network community detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new abundance of full-length HIV-1 genome sequences provides an opportunity to revisit the standard model of HIV-1/M diversity that clusters genomes into largely non-recombinant subtypes, which is not consistent with recent evidence of deep recombinant histories for SIV and other HIV-1 groups. Here we develop an unsupervised non-parametric clustering approach, which does not rely on predefined non-recombinant genomes, by adapting a community detection method developed for dynamic social network analysis. We show that this method (DSBM) attains a significantly lower mean error rate in detecting recombinant breakpoints in simulated data (quasibinomial GLM, P < 8 × 10 −8 ), compared to other reference-free recombination detection programs (GARD, RDP4 and RDP5). Applied to a representative sample of n = 525 actual HIV-1 genomes, we determined k = 25 as the optimal number of DSBM clusters, and used change point detection to estimate that at least 95% of these genomes are recombinant. Further, we identified both known and novel recombination hotspots in the HIV-1 genome, and evidence of inter-subtype recombination in HIV-1 subtype reference genomes. We propose that clusters generated by DSBM can provide an informative new framework for HIV-1 classification.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».