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Enregistrement W4362522681 · doi:10.1098/rstb.2022.0056

Inspecting the interaction between human immunodeficiency virus and the immune system through genetic turnover

2023· article· en· W4362522681 sur OpenAlexaff
Andrea Mazzolini, Thierry Mora, Aleksandra M. Walczak

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensProcess Simulations Limited (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésRepertoireBiologyImmune systemVirusPopulationEvolutionary biologyHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyImmunologyComputational biologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic infections of the human immunodeficiency virus (HIV) create a very complex coevolutionary process, where the virus tries to escape the continuously adapting host immune system. Quantitative details of this process are largely unknown and could help in disease treatment and vaccine development. Here we study a longitudinal dataset of ten HIV-infected people, where both the B-cell receptors and the virus are deeply sequenced. We focus on simple measures of turnover, which quantify how much the composition of the viral strains and the immune repertoire change between time points. At the single-patient level, the viral-host turnover rates do not show any statistically significant correlation, however, they correlate if one increases the amount of statistics by aggregating the information across patients. We identify an anti-correlation: large changes in the viral pool composition come with small changes in the B-cell receptor repertoire. This result seems to contradict the naïve expectation that when the virus mutates quickly, the immune repertoire needs to change to keep up. However, a simple model of antagonistically evolving populations can explain this signal. If it is sampled at intervals comparable with the sweep time, one population has had time to sweep while the second cannot start a counter-sweep, leading to the observed anti-correlation. This article is part of the theme issue 'Interdisciplinary approaches to predicting evolutionary biology'.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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