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Enregistrement W4407779808 · doi:10.3390/pathogens14030207

Computational and Population-Based HLA Permissiveness to HIV Drug Resistance-Associated Mutations

2025· article· en· W4407779808 sur OpenAlexaff
Rizwan Mahmud, Zoë Krullaars, Jolieke van Osch, David Rickett, Zabrina L. Brumme, Kathryn S. Hensley, Casper Rokx, Rob A. Gruters, Jeroen J. A. van Kampen, Thibault Mésplède

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman leukocyte antigenCTL*PermissivenessAlleleImmunologyPopulationBiologyDrug resistanceGeneticsHuman immunodeficiency virus (HIV)Cytotoxic T cellVirologyCD8AntigenVirusMedicineGeneViral replication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presentation of HIV peptides by the human leukocyte antigen (HLA) complex to CD8+ cytotoxic T-cells (CTLs) is critical to limit viral pathogenesis. HIV can mutate to evade HLA-restricted CTL responses and resist antiretroviral drugs, raising questions about how it balances these evolutionary pressures. Here, we used a computational approach to assess how drug resistance-associated mutations (RAMs) affect the binding of HIV-1 subtype B or C peptides to the most prevalent HLA alleles in US, European, and South African populations. We predict RAMs that may be favored in certain populations and report the under-representation of Y181C in people expressing HLA-B*57:01. This finding agreed with our computational predictions when Y181C was at the major anchor site P2, suggesting the potential relevance of our approach. Overall, our findings lay out a conceptual framework to study the implications of HLA alleles on the emergence of HIV RAMs at the individual and population levels.

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 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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