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Enregistrement W4239112819 · doi:10.1186/preaccept-8878001841312932

Early immune adaptation in HIV-1 revealed by population-level approaches

2014· article· en· W4239112819 sur OpenAlexafffund
Eric S. Martin, Jonathan M. Carlson, Anh Q. Le, Denis Chopera, Rachel A. McGovern, Manal A Rahman, Carmond Ng, Heiko Jessen, Anthony D. Kelleher, Martin Markowitz, Todd M. Allen, M‐J Milloy, Mary Carrington, Mark A. Wainberg, Zabrina L. Brumme

Notice bibliographique

RevueRetrovirology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCFrederick National Laboratory for Cancer Research
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Adaptation (eye)MedicinePopulationAntibodyImmune systemComputational biologyImmunologyData scienceBiologyEnvironmental healthComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reproducible nature of HIV-1 escape from HLA-restricted CD8+ T-cell responses allows the identification of HLA-associated viral polymorphisms “at the population level” – that is, via analysis of cross-sectional, linked HLA/HIV-1 genotypes by statistical association. However, elucidating their timing of selection traditionally requires detailed longitudinal studies, which are challenging to undertake on a large scale. We investigate whether the extent and relative timecourse of immune-driven HIV adaptation can be inferred via comparative cross-sectional analysis of independent early and chronic infection cohorts. Similarly-powered datasets of linked HLA/HIV-1 genotypes from individuals with early (median < 3 months) and chronic untreated HIV-1 subtype B infection, matched for size (N > 200/dataset), HLA class I and HIV-1 Gag/Pol/Nef diversity, were established. These datasets were first used to define a list of 162 known HLA-associated polymorphisms detectable at the population level in cohorts of the present size and host/viral genetic composition. Of these 162 known HLA-associated polymorphisms, 15% (occurring at 14 Gag, Pol and Nef codons) were already detectable via statistical association in the early infection dataset at p ≤ 0.01 (q < 0.2) – identifying them as the most consistently rapidly escaping sites in HIV-1. Among these were known rapidly-escaping sites ( e.g. B*57-Gag-T242N) and others not previously appreciated to be reproducibly rapidly selected ( e.g. A*31:01-associated adaptations at Gag codons 397, 401 and 403). Escape prevalence in early infection correlated strongly with first-year escape rates (Pearson’s R = 0.68, p = 0.0001), supporting cross-sectional parameters as reliable indicators of longitudinally-derived measures. Comparative analysis of early and chronic datasets revealed that, on average, the prevalence of HLA-associated polymorphisms more than doubles between these two infection stages in persons harboring the relevant HLA (p < 0.0001, consistent with frequent and reproducible escape), but remains relatively stable in persons lacking the HLA (p = 0.15, consistent with slow reversion). Published HLA-specific Hazard Ratios for progression to AIDS correlated positively with average escape prevalence in early infection (Pearson’s R = 0.53, p = 0.028), consistent with high early within-host HIV-1 adaptation (via rapid escape and/or frequent polymorphism transmission) as a correlate of progression. Cross-sectional host/viral genotype datasets represent an underutilized resource to identify reproducible early pathways of HIV-1 adaptation and identify correlates of protective immunity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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