kliiniset menettelyt
sekä VHX-että BPD-kokeet suoritti Shoklon Malariatutkimusyksikkö klinikoilla Thaimaan ja Myanmarin rajalla Luoteis-Thaimaassa alueella, jolla malariatartunta18,19. Potilasjoukkoihin kuuluu burmalaisia ja Karenilaisia siirtotyöläisiä ja pakolaisia 38. Näiden tutkimusten aikana primakiiniradikaali hoito ei ollut rutiininomaista.
molemmissa tutkimuksissa toistuvia episodeja havaittiin aktiivisesti suunnitelluilla käynneillä mikroskopian avulla (havaitsemisen alaraja on noin 50 loista \(\upmu{\mathrm{{l}}}\)). Potilaita kehotettiin tulemaan klinikoille suunniteltujen käyntien välillä, kun he olivat huonovointisia, joten jotkut toistumiset havaittiin passiivisesti (alle 5%). Kaikki toistuvat oireet hoidettiin oireista riippumatta.
eettinen hyväksyntä
BPD-tutkimuksen hyväksyivät sekä Mahidolin yliopiston trooppisen lääketieteen tiedekunnan eettinen komitea (mut 2011-043, TMEC 11-008) että Oxford Tropical Research Ethics Committee (OXTREC 17-11) ja se rekisteröitiin ClinicalTrials.gov (NCT01640574). VHX-tutkimus sai eettisen hyväksynnän Mahidolin yliopiston trooppisen lääketieteen tiedekunnan eettiseltä komitealta (MUTM 2010-006) ja Oxfordin trooppisen tutkimuksen eettiseltä komitealta (OXTREC 04-10), ja se rekisteröitiin ClinicalTrials.gov (NCT01074905).
Vivax History trial (VHX)
tämä satunnaistettu kontrolloitu tutkimus tehtiin toukokuun 2010 ja lokakuun 2012 välisenä aikana. Yhteensä 644 yli 6 kuukauden ikäistä ja yli 7 kg: n painoista potilasta, joilla oli mikroskoopilla vahvistettu komplisoitumaton P. vivax monolaji-infektio (vain P. vivax), satunnaistettiin saamaan artesunaattia (2 mg/kg päivässä 5 päivän ajan), klorokiinia (25 mg emästä/kg jaettuna 3 päivän jaksolle: 10, 10 ja 5 mg / kg) tai klorokiinia ja primakiinia (0, 5 mg emästä / kg / vrk 14 päivän ajan).
potilaat, joilla oli G6PD-puutos (määritettynä fluoresoivalla spot-testillä), satunnaistettiin vain artesunaatti-ja klorokiinimonoterapiaryhmiin. Tutkittavia seurattiin päivittäin valvotussa lääkehoidossa. Seurantaa jatkettiin viikoittain 8 viikon ajan ja sen jälkeen 4 viikon välein yhteensä 1 vuoden ajan. Potilaat, joilla oli mikroskoopilla vahvistettu P. vivax-infektio, uusittiin samalla tutkimuslääkkeellä kuin alkuperäisessä annostelussa. Artesunaatti-tai klorokiinimonoterapiaryhmiin kuuluneille potilaille, joilla esiintyi enemmän kuin 9 uusiutumista, annettiin radikaalia parantavaa hoitoa standardilla primakiinihoidolla (0, 5 mg emästä / kg / vrk 14 päivän ajan).
Best Primakine Dose trial (BPD)
helmikuun 2012 ja heinäkuun 2014 välisenä aikana 680 yli 6 kuukauden ikäistä potilasta osallistui nelisuuntaiseen satunnaistettuun kontrolloituun tutkimukseen, jossa verrattiin kahta primakiinihoitoa (0, 5 mg/kg/vrk 14 päivän ajan tai 1 mg / kg / vrk 7 päivän ajan) ja yhtä kahdesta verivaiheen hoidosta.: klorokiini (25 mg emästä / kg) tai dihydroartemisiniini-piperakiini (dihydroartemisiniini 7 ja piperakiini 55 mg/kg). Kaikkia annoksia valvottiin.
tutkimukseen osallistumis-ja poissulkukriteerit olivat samat kuin VHX-tutkimukseen, lukuun ottamatta seuraavia: potilaat suljettiin tutkimuksen ulkopuolelle, jos heillä oli fluoresoivan pistemäärän (G6PD) puute, hematokriitti oli alle 25% tai he olivat saaneet verensiirron 3 kuukauden kuluessa.
seurantakäyntejä tehtiin viikoilla 2 ja 4 ja sen jälkeen joka 4.viikko yhteensä vuoden ajan. Mahdollinen toistuva P. mikroskopialla (samat kriteerit kuin VHX: llä) havaittuja vivax-infektioita hoidettiin normaalilla klorokiiniannoksella (25 mg emästä / kg 3 vuorokauden ajan) ja primakiinilla (0, 5 mg emästä / kg / vrk 14 vuorokauden ajan).
Mikrosatelliitin genotyypin määritys
kokoverestä täydellistä verenkuvaa varten kerättiin injektiokanyyli 2 mL: n EDTA-putkeen. Loput kokoverestä jäätyi -80 °C. P. vivax-genomi-DNA uutettiin 1 mL: sta laskimoverta automatisoidulla DNA-uuttojärjestelmällä QIAsymphony SP (Qiagen, Saksa) ja QIAsymphony DSP DNA mini kit (Qiagen, Saksa) valmistajan ohjeiden mukaan. Jotta voitaisiin verrata genotyyppisiä malleja primaaristen infektioiden ja toistuminen, me genotyypin aluksi käyttämällä kolmea polymorfinen mikrosatelliitti lokus, joka tarjosi erittäin puhdas vahvistus: ei änkytys huiput, ja luotettavuus PCR vahvistus Alhainen loinen tiheydet yleensä löytyy toistuvia infektioita. Nämä ydinlokit olivat PV.3.27, PV.3,502 ja PV. ms8. Kaikille fragmenteille hyväksyttiin seminestoitu PCR-lähestymistapa 12, 39. Kaikkien amplifikaatioreaktioiden kokonaistilavuus oli 10 µL ja läsnä oli 10 mmol/L Tris-HCl (pH 8, 3), 50 mmol/L KCl, 250 nmol/L kutakin oligonukleotidialuketta, 2, 5 mmol/L MgCl2, 125 µmol/L kutakin neljää deoksinukleosiditrifosfaattia ja 0, 4 U TaKaRa polymeraasia (TaKaRa BIO). Primaariset monistusreaktiot aloitettiin 2 µL: lla verinäytteistä valmistettua malligenomista DNA: ta ja 1 µL näiden reaktioiden tuotetta käytettiin sekundaaristen monistusreaktioiden käynnistämiseen. PCR: n syklitysparametrit olivat seuraavat: ensimmäinen denaturointi 5 min 95 °C: ssa ennen hehkutusta 30 sekunnin ajan 52 °C: ssa, pidennys 30 sekunnin ajan 72 °C: ssa ja denaturointi 30 sekunnin ajan 94 °C: ssa.viimeisen hehkutusvaiheen jälkeen, jota seurasi 2 minuutin laajennus, reaktio keskeytettiin. PCR-tuotteita säilytettiin 4 °C: ssa analyysiin asti.
toistuvissa näytteissä esiintyvien loisten genotyyppejä verrattiin tutkimukseen osallistuneiden näytteiden genotyyppeihin, ja näytepareille annettiin tyly luokitus IBS: n perusteella, joka määriteltiin samankaltaiseksi enemmistön IBS: n perusteella, jos kahdessa tai kolmessa kolmesta tyypitetystä lokuksesta oli merkkejä IBS: stä ja muussa tapauksessa erilainen perustuen enemmistöön ei IBS: ään. Heteroallelic puhelut oli todisteita IBS, jos ne sisälsivät puhelun, joka oli identtinen toisen vertailussa. Jos parilliset näytteet luokiteltiin samankaltaisiksi useimpien IBS: ien perusteella tai jos yksi tai useampi alkuperäisestä lokuksesta ei monistunut, genotyypitettiin kuusi muuta (ei-ydin) mikrosatelliittimerkkiainetta (PV.1.501, PV. ms1, PV.ms5, PV.ms6, PV.ms7 ja PV.ms16). kunkin mikrosatelliitin yksityiskohdat, mukaan lukien motiivi, kromosomi ja sijainti, on esitetty täydentävässä taulukossa 3. Niiden jaksojen lukumäärä, jotka on jaettu onnistuneesti kirjoitettujen lisämerkkien määrällä, on esitetty täydentävässä taulukossa 4. Nähdäksemme, onko muita merkkejä harhasta Relapsen päättely, jaoimme relapsin todennäköisyyden null-geneettisissä tiedoissa relapsin todennäköisyyden arvioimiseen käytettyjen merkkiaineiden määrällä. Lisämerkit eivät vinoudu relapsien päättelyyn: relapsin todennäköisyys pienenee aiemmasta yhdestä kolmeen merkkiaineeseen, vakiintuen sen jälkeen noin 0,25: een (täydentävä kuvio. 5).
mikrosatelliitteja käyttävien alleelien osalta PCR-tuotteiden pituudet mitattiin abi 3100-geneettisellä analysaattorilla (PE Applied Biosystems) käyttäen GENESCAN-ja GENOTYPER-ohjelmistoja (Applied Biosystems) alleelien pituuksien mittaamiseen ja piikkien korkeuksien määrittämiseen. Useita alleeleja kutsuttiin, kun oli useita huippuja lokusta kohti ja jossa pienet huiput olivat \(> 33 \%\) vallitsevan alleelin korkeudesta. Otimme mukaan negatiiviset kontrollinäytteet (ihmisen DNA tai ei sapluunaa) jokaiseen vahvistusajoon. Osa näytteistä (n = 10) analysoitiin kolmena kappaleena saatujen tulosten johdonmukaisuuden varmistamiseksi. Kaikkien alukeparien spesifisyys testattiin P. falciparumin tai ihmisen genomisella DNA: lla.
time-to-event model of vivax malaria reposure
for reperent P. vivax infections in the VHX and BPD studies, we developed and compared two Bayesese mixed-effects mixed models described the time-to-event data conditioned by the treatment drug. Ensimmäinen malli (malli 1) oletti suuriannoksisen primakiinin tehoksi 100%, kun vain uudelleenfektio oli mahdollista radikaalin paranemisen jälkeen. Toinen malli (malli 2) mahdollisti uusiutumisen ja uudelleensekaantumisen suuren primakiiniannoksen jälkeen. Täydellinen luettelo kumpaankin malliin liittyvistä oletuksista on täydentävässä taulukossa 5. Malli 1 toimi perusmallina kestävyyden arvioimiseksi. Lopullisena mallina käytettiin Model 2: ta ja kaikki raportoidut arviot on johdettu siitä. Notaatio valittiin siten, että se on yhdenmukainen geneettisen mallin matemaattisen notaation kanssa (ks.jäljempänä). Huomaa, että mallissa merkintä, joka seuraa \(n\) on indeksi, kun taas edellä sitä käytetään merkitsemään laskee. Jokaiselle alaindeksin \indeksoimalle yksilölle(n\in 1..N\), Tallennamme aikavälit (päivinä) välillä peräkkäisten P. vivax jaksot (ilmoittautuminen episodi on merkitty episodi 0). Viimeinen aikaväli on juuri sensuroitu seurannan lopussa. Mallit eivät oleta mitään valintaharhaa häviöstä jatkoon. \({N}{{\mathrm{{t}}}}\) yksilön osalta tiedot aikavälistä \(t\) (jakson \(T-1\) ja jakson \(t\) välinen aika) ovat muotoa \({{\boldsymbol{x}}_{n}^{(t)}\) = {\({D}_{n}^{t}, {Z}_{N}^{T}, {C}_{n}^{T}, {S}_{n}\)}, jossa \({D}_{n}^{t}\in \{\rm {as}}, {\rm {CQ}}, {\rm {PMQ}}+\}\) on lääkeyhdistelmä, jota käytetään episodin \(T-1\) hoitoon (as: artesunaattimonoterapia; CQ: klorokiinimonoterapia; PMQ\({}^{+}\): primakine plus verivaiheen hoito), \({Z}_{n}^{t}\) on aikaväli päivissä, \({C}_{n}^{t}\in \{0,1\}\) ilmaisee, onko aikaväli sensuroitu, jossa 1 vastaa oikeaa sensuroitua havaintoa (eli seuranta päättyi ennen seuraavan uusiutumisen havaitsemista) ja 0 vastaa havaittua toistuvaa infektiota, ja \({S}_{n}\) merkitsee tutkimusta, johon potilas otettiin palvelukseen (1: VHX, 2: BPD). Yleensä anna \({{\boldsymbol{x}}} _ {n}\) = {\({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(0)},\ldots ,{{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(T)}\)} merkitse kaikki käytettävissä olevat tiedot tapahtumasta \({n}{{\mathrm{{TH}}}}\) yksilölle. Muutaman toistumisen (kahdeksan) esiintyi ensimmäisen 8 viikon aikana potilailla, jotka oli satunnaistettu BPD-tutkimuksen dihydroartemisiniini-piperakiini-haaraan, joten mallinnimme piperakiinin Post-profylaktisen ajanjakson identtiseksi klorokiinin kanssa (eli PMQ\({}^{+}\) sisältää sekä klorokiinia että dihydroartemisiniini-piperakiinia verivaiheen hoitoina). Todellisuudessa eliminaatioprofiilit ja sisäiset toiminnot ovat hieman erilaisia, piperakiinin tarjoaessa hieman pitempää suvutonta vaiheen tukahduttamista kuin klorokiini.
molemmissa malleissa toistumisaika mallinnetaan neljän jakauman seoksena, jonka seospainot riippuvat edellisen jakson käsittelystä. Seosjakaumat vastaavat eri toistumistiloja. Neljä seosta ovat: reinfection, annetaan eksponentiaalisen jakauman; varhainen (jaksollinen) relapsi, annetaan Weibull jakauma hoidon lääkkeestä riippuvaisten parametrien; myöhäinen (vakionopeuksinen) relapsi, joka saadaan eksponentiaalijakaumalla; rekrudesenssi, joka saadaan eksponentiaalijakaumalla. Malli 2 määrittää uudelleenfektiokomponentille eri sekoitussuhteet ei-primakiini-ja primakiiniryhmissä \({p}_{n}^{{\rm{AS}}} = {p}_{n}^{{\rm{CQ}}}\) ja \({p} _ {n}^{{\rm{PMQ+}}}\). Varhaisen/jaksollisen ja myöhäisen/vakionopeuksisen relapsin välinen sekoitussuhde relapsikomponentissa on sama primakiini-ja ei-primakiiniryhmissä.
mallin 2 todennäköisyydeksi ilmoitetaan
missä \({P}_{n}^{(\cdot )}\in (0,1)\) on yksilöllinen ja lääkekohtainen seostustodennäköisyys uudelleenfektiolle (asetamme edeltäjän kuvastamaan uskoamme, että \({p}_{n}^{{\rm{AS}}}={p}_{n}^{{{\rm {CQ}}}\ < \ {p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}\)) ja \({C}^{(\cdot )}\in (0,1)\) on sisäkkäinen lääke-spesifinen seos uudelleensekaantumisen todennäköisyys.
mallin 1 todennäköisyys on sama, paitsi että \({p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}} = 1\) (vain uudelleenfektio mahdollinen). \({\mathcal{E}} (\cdot)\) tarkoittaa eksponentiaalista jakaumaa. Kummassakin mallissa \({\lambda }_{{s} _ {n}}\) on tutkimuskohtainen uudelleenfektionopeus. \({\Lambda }_{1}\) ja \({\lambda }_{2}\) välinen suhde on parametrisoitu \({\lambda }_{2}=\Delta {\lambda }_{1}\), jossa prioriteetit on määritelty \({\lambda }_{1}\) ja \(\delta\). \(\delta\) määritti siirron vähenemisen VHX-ja BPD-tutkimusjaksojen välillä. \({\lambda } _{{\rm{RC}}}\) on palautumisnopeus (oletettu lääkkeestä riippumaton). \({c}^{{d}_{n}^{t}}\) on lääkkeestä riippuvainen sisäkkäinen sekoitussuhde uudelleensekaantumisen ja uusiutumisen välillä. Relapsin aika on itse seosjakauma, jossa \(q\) on kaksinkertaisesti sisäkkäinen sekoitussuhde varhaisen (ensimmäisen komponentin) ja myöhäisen (toisen komponentin) pahenemisvaiheiden välillä. Tämä on kiinteä osuus kaikkien yksilöiden. Myöhäiset / Vakionopeuden pahenemisvaiheet parametrisoidaan nopeusvakiolla \(\gamma\). Varhaisten pahenemisvaiheiden oletetaan olevan Weibull-hajautettuja, merkittyjä \({\mathcal{W}}(\cdot ,\cdot )\), lääkkeestä riippuvien asteikkoparametrien \({\mu }_{{d}_{n}^{t}}\) ja muotoparametrien \({k}_{{{d}_{n}^{t}}\) avulla \({\mu} _{{\rm {CQ}}}={\mu} _{{\RM{PMQ+}}}\) ja \({K}_{{\rm{CQ}}}={k}_{{\RM {PMQ+}}}\).
yksittäisen marginaalisen todennäköisyyden uusiutumiselle antaa \({P}_{n}^{{d}_{n}^{t}}\); yksittäisen marginaalisen todennäköisyyden palautumiselle antaa \(\left{c}^{{d}_{n}^{t}}\); yksittäisen marginaalisen todennäköisyyden uusiutumiselle antaa \(\left\left\).
käytimme informatiivisia ennakkojakaumia (täydentävä Taulukko 1) varmistaaksemme seoksen aineosien tunnistettavuuden. Tietojen tietosisältöä on tarkasteltu silmämääräisesti edellä mainitun lisäksi käyttäen edeltäviä ja posteriorisia havaintoaloja. Mallin 2 kuvaaja on esitetty täydentävässä Kuvassa. 6. Parametrien tunnistettavuus määritettiin simulaatiolla. Kustakin mallien 1 ja 2 mukaisesta tiedontuotantoprosessista otettiin viisikymmentä synteettistä tietokokonaisuutta sekä mallin 2 muunnettu versio, johon sisältyi kausittainen uudelleenfektio. Vuodenaikakomponentti arvioitiin BPD – ja VHX-tutkimuksissa osallistumisviikon empiirisestä jakaumasta. Mallit sovitettiin sitten näihin simuloituihin aineistoihin ja arvioituja parametreja verrattiin simulaatio-totuusparametreihin. Täydentävä Kuva. 7 näyttää arvioidut PMQ+ – vikaantumisnopeudet (käyttäen mallia 2) verrattuna todellisiin vikaantumisasteisiin mallissa 2 (hyvin määritelty malli fit) ja mallissa 2 kausiversiossa (väärin määritetty malli fit) tuotetuissa tiedoissa. Kausittainen uudelleenfektio johtaa epäonnistumisasteen lievään yliarviointiin. Posterior – mallin tarkistus tehtiin simuloimalla 500 synteettistä aika-tapahtumatietoa lopullisen mallin fit posterior-ennustejakauman alla. Toistumien lukumäärä henkilötyövuotta kohti kussakin hoitoryhmässä valittiin yhteenvetotilastoiksi, joita käytetään posterioristen ennustavien P-arvojen laskemiseen (täydentävä Kuva. 7).
stan-mallien lähtö (i) Monte Carlo posterior-jakaumat kaikille malliparametreille; (ii) posterior-estimaatit toistumistiloille kullekin aikavälille \({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(t)}\); (iii) log-todennäköisyysarviot jokaiselle posterioriselle arvonnalle. Jokaista mallia varten ajoimme kahdeksan ketjua \(1{0}^{5}\) iteraatioita, harvennuksia 400 iteraatiota kohti ja puolet poisheittämistä varten. MCMC-ketjujen lähentymistä arvioitiin traceplots-menetelmällä, jossa arvioitiin kahdeksan riippumattoman ketjun sekoittumista ja sopimista. Kaikki nämä analyysit voidaan kopioida online-GitHub-arkiston avulla.
alleelien frekvenssit ja efektiivinen kardinaalisuus
kunkin mikrosatelliitin genotyypin osalta alleelien frekvenssit estimoitiin käyttäen kaikkia saatavilla olevia geneettisiä tietoja ilmoittautumisjaksoista (137 VHX, 79 BPD) ja monikansallista Dirichlet ’ n mallia (Supplementary Fig. 8). Kunkin merkin efektiivinen kardinaalisuus \({n}^ {* }\), joka määritellään niiden alleelien lukumääränä, jotka antavat saman todennäköisyyden identiteetille sattumalta ekvifrequent alleelitaajuuksille, arvioitiin yhdeksi alleelitaajuuksien summasta 40. Efektiivisistä kardinaaleista voimme laskea hypoteettisten biallelisten SNP: iden lukumäärän, johon yhdeksän mikrosatelliittia yhtyvät seuraavasti:
missä \(m\) on \(M=9\) mikrosatelliittien indeksi ja logaritmi on perus \({n} _ {{\rm{SNP}}}^{* }\), hypoteettisen SNP: n oletettu keskimääräinen efektiivinen kardinaalisuus. Tämä on 2 ihanteellinen SNP ja noin 1,5 realistinen SNP40.
geneettinen malli
geneettinen malli tuottaa todennäköisyyden, että toistuva P. vivax episodi tietyn yksilön on uudelleensekvenssi, relapsi, tai uudelleenfektio suhteessa aiemmin havaitut jaksot, koska kolme tuloa: (1) ennen todennäköisyydet, että episodi on uudelleensekvenssi, relapsi, tai uudelleenfektio (tässä työssä ne perustuvat aika-to-tapahtuma tiedot); (2) joukko populaatiotason alleelin frekvenssi estimaatit; (3) käytettävissä geneettistä tietoa havaitut jaksot tietyn yksilön kukin enintään yhdeksän polyallelic mikrosatelliitti markkereita. Lisätäksemme epävarmuutta (1) ja (2) otamme 100 Monte Carlo-näytettä time-to-event-mallista ja takimmaisesta Dirichlet ’ n jakaumasta alleelitaajuuksille kullekin merkille. Geenimalli ei kuvaa genotyypin merkkiaineiden määrän vaihtelusta johtuvaa epävarmuutta, koska se on tällä hetkellä laskennallisesti mahdotonta. Geenimalli ei kuitenkaan ylitulkitse rajallisia tietoja: kun genotyyppisiä merkkiaineita on vähän, se vain palauttaa arviot lähelle edeltävää. Loppuosa tästä osasta antaa epävirallisen kuvauksen mallista. Yksityiskohtainen kuvaus oletusluetteloineen ja täydellinen matemaattinen erittely on täydentävissä menetelmissä.
tietyn yksilön osalta loisia tartuntojen sisällä ja niiden välillä pidetään joko vieraina, sisaruksina tai klooneina suhteessa toisiinsa (muukalaisilla tarkoitetaan kaikkia loisia, joiden yhteinen syntyperä ulottuu yhden hyttysen ulkopuolelle). Parasiittien välisten suhteiden joukko voidaan esittää täysin yhdistetyllä graafilla. Jokainen huippupiste edustaa haploidista genotyyppiä, ja jokainen genotyyppien välinen reuna merkitään sisarukseksi tai vieraaksi, kun genotyypit sisältyvät samaan infektioon, tai klooniksi, sisarukseksi tai vieraaksi, kun genotyypit ovat peräisin eri infektioista. Kompleksisten infektioiden vertices-arvo on sama kuin COI, joka määritellään Havaittujen alleelien enimmäismääräksi merkkiainetta kohti.
mallissa oletetaan, että pahenemisvaiheita voi esiintyä kaikissa loisten välisissä suhteissa infektioissa (muukalaiset, sisarukset ja kloonit), kun taas uusintaepisodit tapahtuvat vain vieraina ja uudelleensyntymiset vain klooneina. Mallin keskeiset vaiheet ovat seuraavat. Ensin lasketaan todennäköisyys sille, että geenitiedot saadaan merkityllä suhdekäyrällä. Toiseksi laskemme ehdotetun kaavion todennäköisyyden ottaen huomioon, että toistuva episodi on rekrudesenssi, uusiutuminen ja uudelleenfektio. Kolmanneksi, me summa yli kaikki mahdolliset kaaviot. Merkittyjen kuvaajien joukko sisältää kaikki mahdolliset tavat vaiheistaa mikrosatelliittitiedot (eli alleelien osoittaminen kompleksisten infektioiden haploidisiksi genotyypeiksi) sekä kaikki haploidisten genotyyppien väliset elinkelpoiset suhteet. Jos esimerkiksi genotyyppi A on B: n klooni ja B on C: n klooni, ainoa toimiva suhde A: n ja C: n välillä on klooninen.
relatedismin käsite (todennäköisyys IBD: lle) esiintyy ensimmäisessä vaiheessa. Malli ei kuitenkaan arvioi sukulaisuutta. Sen sijaan se arvioi annetun IBD: n havaitsemisen todennäköisyyden kerrottuna IBD: n todennäköisyydellä, joka on riippuvainen tietystä suhteesta (esim.0,5 sisaruksille ulkosiittoisessa populaatiossa). Tässä laskelmassa käytetään alleelitaajuuksia (jaetut yhteiset alleelit ovat todennäköisesti identtisiä, mutta eivät välttämättä laskeutumisen vuoksi, kun taas jaetut harvinaiset alleelit ovat todennäköisempiä IBD: tä). Tämän jälkeen laskemme yhteen kaksi mahdollista IBD-skenaariota (alleelit ovat IBD tai ei) saadaksemme havaitun tiedon todennäköisyyden, joka riippuu määritellystä suhteesta,
Tämä lasketaan kaikkien parisuhteiden suhteen suhdekaaviossa (katso täydentäviä menetelmiä täydet tiedot).
geneettisen mallin laskennallinen monimutkaisuus rajoittaa sen kolmen episodin (kahden toistumisen) yhteisanalyysiin potilasta kohti (meidän aineistossamme tämä koskee 158 potilasta). Jokaiselle yksilölle, jolla on enemmän kuin kaksi toistumista (54 potilasta), arvioimme pareittain toistumistilojen todennäköisyydet episodien välillä (käyttäen yllä olevaa mallia) ja rakensimme adjacency-matriisin. Tämän jälkeen relapsien todennäköisyydet määriteltiin suhteutetuiksi relapsin suurimpaan estimoituun todennäköisyyteen suhteessa kaikkiin edeltäviin jaksoihin ja uudelleensekaantumisen todennäköisyyteen suhteessa suoraan edeltävään jaksoon. Uusiutumistodennäköisyys on uusiutumistodennäköisyyden ja uudelleensyntymisen komplementti. Nämä todennäköisyydet painotettiin sitten uudelleen summaksi 1.
geneettinen simulaatio
käytimme simulaatiota tutkiaksemme toistuvan tilan päättelyvaatimuksia. Kuten edellä on kuvattu, tiedot 3-12 riippumaton mikrosatelliitti markkereita simuloitiin pariksi infektioita (yksi ensisijainen episodi seurasi yksi toistuminen) kolmessa skenaariossa: toistuminen sisältää haploidinen loinen genotyyppi, joka on joko sisarus, muukalainen, tai klooni haploidinen loinen genotyyppi ensisijainen infektio. Simuloidut tiedot analysoitiin olettaen, että toistumistiloja edeltävä aika oli yhdenmukainen (toisin sanoen uudelleensekvenssi, uudelleensekvenssi ja uusiutuminen ovat kumpikin todennäköisempiä kolmannekselle). Kunkin muukalainen, sisarus-ja klooniskenaarion osalta simuloimme tiedot ensimmäisestä ja toistuvasta infektiosta vastaavilla COIs: lla. 1 & 1, 2 & 1, ja 1 & 2, virheineen ja ilman virhettä; ja vastaava COIs 3 & 1, virheettömänä. Mallin käyttäytymisen havainnollistamiseksi virheellisiin tietoihin sovellettaessa virheellisiä tietoja simuloitiin käyttämällä erittäin suurta virhetodennäköisyyttä lokuskohtaisesti (0,2 vs. realistinen virhe \(<\ 0.01\)41). Kun COIs ylitti yhden, sisarus, muukalainen, tai klooni oli yksi ei-stranger haploid genotyypit (suhde kaavio enintään yhden ei-muukalainen reuna). Tietyn joukon COIs, tämän tyyppinen kaavio tuottaa hyvin erilaisia tietoja ja on siten haastavin analysoida. Ei-virheellisiä jaksoja COIs 1 tai 2, tutkimme kardinaliteetit 13 ja 4 (keskimääräinen ja pienin, vastaavasti, meidän paneeli yhdeksän mikrosatelliitit). Virheellisissä tiedoissa ja jaksoissa, joiden COIs oli 3 & 1, käytimme kardinaalisuutta, joka oli vain 13. Tulokset havainnollistava osajoukko geneettisiä simulaatioita on esitetty Fig. 5 Ja Ylimääräisiä viikunoita. 3 ja 4. Kaikki geneettiset simulaatiot voidaan kopioida online – GitHub-arkistosta, katso kansio Simulation_Study.
toistuvien jaksojen luokittelu
perimämallin ja Fig: n virhehäiriöhavaintojen estimointi. 4 molemmat edellyttävät luokittelun rajojen määrittelyä. Valitsimme mielivaltaisesti välin epävarmuuden vyöhykkeeksi. Jokainen uusiutuminen luokitellaan joko uusintatartunnaksi tai epäonnistumiseksi, jossa epäonnistuminen on joko uusiutuminen tai uudelleen uusiutuminen: jos uusiutumisen ja uudelleen uusiutumisen ylempien uskottavien intervallien summa on vähemmän kuin 0, 3, toistuminen luokitellaan uusintatartunnaksi; jos uusiutumisen ja uudelleensekaantumisen alempien uskottavien intervallien summa ylittää 0, 7, toistuminen luokitellaan epäonnistumiseksi; muutoin luokittelua pidetään epävarmana. Koska palautumisesta oli vain vähäisiä todisteita, kaikki epäonnistumiset ovat pohjimmiltaan repsahduksia.
Raportointikooste
lisätietoja tutkimuksen suunnittelusta on tämän artikkelin yhteydessä olevassa Nature Research Reporting Summary-julkaisussa.