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Enregistrement W4210905317 · doi:10.1172/jci154422

The HIV-1 proviral landscape reveals that Nef contributes to HIV-1 persistence in effector memory CD4+ T cells

2022· article· en· W4210905317 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesSydney Medical School FoundationSydney Medical SchoolamfAR, The Foundation for AIDS ResearchMedical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Centre for HIV and Hepatitis Virology ResearchDelaney AIDS Research EnterpriseUniversity of Sydney
Mots-clésEffectorPersistence (discontinuity)Memory T cellMutationMemory cellT cellVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite long-term antiretroviral therapy (ART), HIV-1 persists within a reservoir of CD4+ T cells that contribute to viral rebound if treatment is interrupted. Identifying the cellular populations that contribute to the HIV-1 reservoir and understanding the mechanisms of viral persistence are necessary to achieve an effective cure. In this regard, through Full-Length Individual Proviral Sequencing, we observed that the HIV-1 proviral landscape was different and changed with time on ART across naive and memory CD4+ T cell subsets isolated from 24 participants. We found that the proportion of genetically intact HIV-1 proviruses was higher and persisted over time in effector memory CD4+ T cells when compared with naive, central, and transitional memory CD4+ T cells. Interestingly, we found that escape mutations remained stable over time within effector memory T cells during therapy. Finally, we provided evidence that Nef plays a role in the persistence of genetically intact HIV-1. These findings posit effector memory T cells as a key component of the HIV-1 reservoir and suggest Nef as an attractive therapeutic target.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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