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Enregistrement W4400135610 · doi:10.1101/2024.06.24.600465

Compartmental structure in the secondary lymphoid tissue can slow down <i>in vivo</i> HIV-1 evolution in the presence of strong CTL responses

2024· preprint· en· W4400135610 sur OpenAlexaff
Wen-Jian Chung, Dominik Wodarz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCTL*In vivoHuman immunodeficiency virus (HIV)Lymphatic systemBiologyImmunologyCell biologyChemistryBiophysicsImmune systemGeneticsCD8

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human immunodeficiency virus (HIV-1) replicates in the secondary lymphoid tissues, which are characterized by complex compartmental structures. While Cytotoxic T lymphocytes (CTL) readily access infected cells in the extrafollicular compartments, they do not home to follicular compartments, which thus represent an immune-privileged site. Using mathematical models, we have previously shown that this compartmental tissue structure can delay the emergence of CTL escape mutants. Here, we show computationally that the compartmental structure can have an impact on the evolution of advantageous mutants that are not related to CTL recognition: (i) Compartmental structure can influence the fixation probability of an advantageous mutant, with weakened selection occurring if CTL responses are of intermediate strength. (ii) Compartmental structure is predicted to reduce the rate mutant generation, which becomes more pronounced for stronger CTL responses. (iii) Compartmental structure is predicted to slow down the overall rate of mutant invasion, with the effect becoming more pronounced for stronger CTL responses. Altogether, this work shows that in vivo virus evolution proceeds slower in models with compartmental structure compared to models that assume equivalent virus load in the absence of compartmental structure, especially for strong CTL-mediated virus control. This has implications for understanding the rate of disease progression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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