bayroot: Bayesian sampling of HIV-1 integration dates by root-to-tip regression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The composition of the latent human immunodeficiency virus 1 (HIV-1) reservoir is shaped by when proviruses integrated into host genomes. These integration dates can be estimated by phylogenetic methods like root-to-tip (RTT) regression. However, RTT does not accommodate variation in the number of mutations over time, uncertainty in estimating the molecular clock, or the position of the root in the tree. To address these limitations, we implemented a Bayesian extension of RTT as an R package (bayroot), which enables the user to incorporate prior information about the time of infection and start of antiretroviral therapy. Taking an unrooted maximum likelihood tree as input, we use a Metropolis–Hastings algorithm to sample from the joint posterior distribution of three parameters (the rate of sequence evolution, i.e., molecular clock; the location of the root; and the time associated with the root). Next, we apply rejection sampling to this posterior sample of model parameters to simulate integration dates for HIV proviral sequences. To validate this method, we use the R package treeswithintrees (twt) to simulate time-scaled trees relating samples of actively and latently infected T cells from a single host. We find that bayroot yields significantly more accurate estimates of integration dates than conventional RTT under a range of model settings.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».