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Enregistrement W4385812266 · doi:10.3389/fmicb.2023.1233178

Hepatitis B virus serum RNA transcript isoform composition and proportion in chronic hepatitis B patients by nanopore long-read sequencing

2023· article· en· W4385812266 sur OpenAlexafffund
Alicia Vachon, G. Seo, Nishi H. Patel, Carla S. Coffin, Eric Marinier, Eduardo Eyras, Carla Osiowy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Liver Foundation
Mots-clésRNAHepatitis B virusBiologyGene isoformVirologyBiomarkerHepatitis BReverse transcriptaseGenotypeMolecular biologyVirusGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Serum hepatitis B virus (HBV) RNA is a promising new biomarker to manage and predict clinical outcomes of chronic hepatitis B (CHB) infection. However, the HBV serum transcriptome within encapsidated particles, which is the biomarker analyte measured in serum, remains poorly characterized. This study aimed to evaluate serum HBV RNA transcript composition and proportionality by PCR-cDNA nanopore sequencing of samples from CHB patients having varied HBV genotype (gt, A to F) and HBeAg status. Methods: Longitudinal specimens from 3 individuals during and following pregnancy (approximately 7 months between time points) were also investigated. HBV RNA extracted from 16 serum samples obtained from 13 patients (73.3% female, 84.6% Asian) was sequenced and serum HBV RNA isoform detection and quantification were performed using three bioinformatic workflows; FLAIR, RATTLE, and a GraphMap-based workflow within the Galaxy application. A spike-in RNA variant (SIRV) control mix was used to assess run quality and coverage. The proportionality of transcript isoforms was based on total HBV reads determined by each workflow. Results: All chosen isoform detection workflows showed high agreement in transcript proportionality and composition for most samples. HBV pregenomic RNA (pgRNA) was the most frequently observed transcript isoform (93.8% of patient samples), while other detected transcripts included pgRNA spliced variants, 3' truncated variants and HBx mRNA, depending on the isoform detection method. Spliced variants of pgRNA were primarily observed in HBV gtB, C, E, or F-infected patients, with the Sp1 spliced variant detected most frequently. Twelve other pgRNA spliced variant transcripts were identified, including 3 previously unidentified transcripts, although spliced isoform identification was very dependent on the workflow used to analyze sequence data. Longitudinal sampling among pregnant and post-partum antiviral-treated individuals showed increasing proportions of 3' truncated pgRNA variants over time. Conclusions: This study demonstrated long-read sequencing as a promising tool for the characterization of the serum HBV transcriptome. However, further studies are needed to better understand how serum HBV RNA isoform type and proportion are linked to CHB disease progression and antiviral treatment response.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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