Amplicon Deep Sequencing Reveals Multiple Genetic Events Lead to Treatment Failure with Atovaquone-Proguanil in Plasmodium falciparum
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Atovaquone-proguanil (AP) is used as treatment for uncomplicated malaria, and as a chemoprophylactic agent against Plasmodium falciparum . Imported malaria remains one of the top causes of fever in Canadian returning travelers. Twelve sequential whole-blood samples before and after AP treatment failure were obtained from a patient diagnosed with P. falciparum malaria upon their return from Uganda and Sudan. Ultradeep sequencing was performed on the cytb, dhfr, and dhps markers of treatment resistance before and during the episode of recrudescence. Haplotyping profiles were generated using three different approaches: msp2-3D7 agarose and capillary electrophoresis, and cpmp using amplicon deep sequencing (ADS). A complexity of infection (COI) analysis was conducted. De novo cytb Y268C mutants strains were observed during an episode of recrudescence 17 days and 16 h after the initial malaria diagnosis and AP treatment initiation. No Y268C mutant reads were observed in any of the samples prior to the recrudescence. SNPs in the dhfr and dhps genes were observed upon initial presentation. The haplotyping profiles suggest multiple clones mutating under AP selection pressure (COI > 3). Significant differences in COI were observed by capillary electrophoresis and ADS compared to the agarose gel results. ADS using cpmp revealed the lowest haplotype variation across the longitudinal analysis. Our findings highlight the value of ultra-deep sequencing methods in the understanding of P. falciparum haplotype infection dynamics. Longitudinal samples should be analyzed in genotyping studies to increase the analytical sensitivity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».