公衆衛生応用のためのHIV-1配列データの最適化系統発生クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Chato, C.; Feng, Y.; Ruan, Y.; Xing, H.; Herbeck, J.; Kalish, M.; Poon, A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220902892375 整理番号：22P0312482

公衆衛生応用のためのHIV-1配列データの最適化系統発生クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Optimized phylogenetic clustering of HIV-1 sequence data for public health applications

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

遺伝的に類似の感染のクラスターは,迅速な伝達を示唆し,公衆衛生活動に対する優先性を示し,または,根底にある疫学的過程を明らかにする。しかし,クラスタはしばしばユーザ定義閾値を必要とし,非ランダムサンプリングのような非疫学因子に敏感である。その結果,公衆衛生応用に対する理想的な閾値は,設定を通して実質的に変化する。ここでは,個体群に基づく系統発生(サブセットツリー)クラスタリングの最適閾値を選択する方法を示した。米国の4地点(Tennessee,Setar),カナダ(北Alberta)および中国(北京)のHIV-1 polデータセット(n=14,221配列)についてこの方法を評価した。クラスタは,与えられた閾値以下の長さで,一連の枝を通して先祖ノード(最小ブートストラップサポート95%)からのチップ下行により定義された。次に,著者らは,最大尤度によって固定木に新しい事例を移植するために使用した。クラスタサイズから成長を予測するヌルモデル,および追加共変量として平均収集日を含む代替モデル,2つのPoisson回帰モデルをフィッティングすることにより,クラスタ成長に対する分岐長閾値の変化の影響を評価した。代替モデルは,ほとんどの閾値にわたってAICによって有利であり,最適(AICにおける最大差)閾値は,サイト全体で0.007~0.013の範囲であった。最適閾値の範囲は,位置によるデータの80%再サンプリング(IQR0.008~0.016,n=100複製)により,より可変であった。著者らの結果は,前向き系統発生クラスター成長を用い,クラスタリング研究で通常使用されるものより公衆衛生に対する効果的な閾値により多くの変化があることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 感染症・寄生虫症一般

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