Single genome amplification and molecular cloning of HIV-1 populations in acute HIV-1 infection: implications for studies on HIV-1 diversity and evolutionary rate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) is one of the fastest-evolving human pathogens. Understanding HIV-1 transmission, within-host adaptation, and evolutionary dynamics is pivotal for development of interventions and vaccines. HIV-1 infection is generally caused by a single transmitted founder virus (TFV), and TFV sequences are typically obtained using single genome amplification (SGA). However, suboptimal sample quality can cause sequencing failures, representing considerable losses considering the scarcity of acute HIV-1 infection (AHI) samples. Sequencing failures may be mitigated by molecular cloning (MC), which can be less vulnerable to sample quality but more susceptible to polymerase chain reaction (PCR) errors. Here, we explore the feasibility of supplementing SGA with MC data using samples from clinical and research cohorts to determine whether sequence diversity and evolutionary rate estimates are comparable between the techniques. Methods Plasma samples were selected from participants with documented AHI from an East African research cohort (the International AIDS Vaccine Initiative, 2006–2011) and a clinical cohort from Sweden (1983–2011). SGA and MC sequencing were done on the HIV-1 env V1-V3 region (~940 base pairs). Within-host sequence diversity was determined from maximum likelihood phylogenetic trees, and evolutionary rate by Bayesian phylogenetic analysis. Highlighter plots, Hamming distances, and assessment of star phylogenies were used to quantify TFVs. Results One hundred participants (median age 30.3 years, 15% female), contributing 350 samples from four longitudinal time points, 10–540 days post-infection, met the inclusion criteria. SGA succeeded on 90% of research cohort and 48% of clinical cohort samples. Comparative analysis of linked SGA and MC data from 10 samples indicated that approximately eight sequences were necessary for diversity estimates. Consistently higher sequence diversity was observed among MC relative to SGA sequences (median [IQR]: 0.009 [0.003, 0.015] and 0.004 [0.001, 0.012] substitutions/site, P = .002), whereas evolutionary rates were comparable between the two methods (0.016 [0.012, 0.019] and 0.011 [0.008, 0.020] substitutions/site/year, P = .232). Five participants with samples obtained within 45 days post-infection were eligible for TFV quantification, and all found to have one TFV using both techniques. Conclusion MC data is a suitable supplement for SGA-based HIV-1 studies to preserve the value of precious samples for analysis of evolutionary rate, but not for sequence diversity.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».