Intra-host evolutionary dynamics of the hepatitis C virus among people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
Most individuals chronically infected with hepatitis C virus (HCV) are asymptomatic during the initial stages of infection and therefore the precise timing of infection is often unknown. Retrospective estimation of infection duration would improve existing surveillance data and help guide treatment. While intra-host viral diversity quantifications such as Shannon entropy have previously been utilized for estimating duration of infection, these studies characterize the viral population from only a relatively short segment of the HCV genome. In this study intra-host diversities were examined across the HCV genome in order to identify the region most reflective of time and the degree to which these estimates are influenced by high-risk activities including those associated with HCV acquisition. Shannon diversities were calculated for all regions of HCV from 78 longitudinally sampled individuals with known seroconversion timeframes. While the region of the HCV genome most accurately reflecting time resided within the NS3 gene, the gene region with the highest capacity to differentiate acute from chronic infections was identified within the NS5b region. Multivariate models predicting duration of infection from viral diversity significantly improved upon incorporation of variables associated with recent public, unsupervised drug use. These results could assist the development of strategic population treatment guidelines for high-risk individuals infected with HCV and offer insights into variables associated with a likelihood of transmission.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».