Cutting-edge technologies for HLA typing in Côte d’Ivoire: the role of next-generation sequencing 3970
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Background In recent years, there has been a significant increase in the frequency of chronic diseases leading to organ failure and requiring organ transplants for patient survival. In Côte d’Ivoire, although transplants have been performed since 2012, there is no Histocompatibility platform available for testing. Objectives: Our project aims to develop a molecular HLA platform for patients in need of a transplant and to describe HLA polymorphism in Côte d’Ivoire. Methods Five ml of venous blood (EDTA) were collected. Genomic DNA was extracted and then frozen at -20 °C until typing. We performed a unique multiplex PCR amplification of 11 HLA loci. The PCR amplicons were sequenced using high-throughput sequencing with MinIon and analyzed with Nanotyper software. The immuno-polymorphism database was used for HLA analyses. Results A functional histocompatibility platform was established with the support of the French Blood Center. Approximately 400 donors were tested using next-generation sequencing (NGS) techniques and Nanotype kits from Omixon laboratories. The results are currently being interpreted, and the analysis involves biostatistical tools and the population databases of the HLA-net.eu platform, developed and maintained at the University of Geneva. Conclusion The establishment of a local Histocompatibility platform and the expertise in HLA typing techniques in Côte d’Ivoire will contribute to better management of transplants. Funding Sources Supported by FONSTI Topic Categories Transplantation Immunology (TRAN)
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».