bayroot: Bayesian sampling of HIV-1 integration dates by root-to-tip regression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle