proceduri clinice
atât studiile VHX, cât și cele BPD au fost efectuate de unitatea de cercetare a malariei Shoklo în clinici de–a lungul frontierei Thailanda-Myanmar din nord-vestul Thailandei,o zonă cu transmisie sezonieră scăzută a malariei 18, 19. Populațiile de pacienți includ lucrători migranți și persoane strămutate de etnie Birmană și Karen 38. În perioada în care au fost efectuate aceste studii, tratamentul cu primaquine radical cure nu a fost de rutină.
în ambele studii, episoadele recurente au fost detectate activ la vizitele programate prin microscopie (limita inferioară de detecție este de aproximativ 50 de paraziți pe \(\upmu{\mathrm{{l}}}\)). Pacienții au fost încurajați să vină la clinici între vizitele programate atunci când nu se simt bine și astfel unele recurențe au fost detectate pasiv (mai puțin de 5%). Toate recidivele au fost tratate, indiferent de simptome.
aprobare etică
studiul BPD a fost aprobat atât de către Universitatea Mahidol Facultatea de Medicină Tropicală Comitetul de etică (MUTM 2011-043, TMEC 11-008) și Oxford Tropical Research Ethics Committee (OXTREC 17-11) și a fost înregistrat la ClinicalTrials.gov (NCT01640574). Studiul VHX a primit aprobarea etică de către Universitatea Mahidol Facultatea de Medicină Tropicală Comitetul de etică (MUTM 2010-006) și Oxford Tropical Research Ethics Committee (OXTREC 04-10) și a fost înregistrat la ClinicalTrials.gov (NCT01074905).
Vivax History trial (VHX)
acest studiu randomizat controlat a fost efectuat între mai 2010 și octombrie 2012. În total, 644 pacienți cu vârsta peste 6 luni și cu greutatea mai mare de 7 kg, cu infecție monospecială cu P. vivax necomplicată confirmată prin microscopie (numai cu P. vivax) au fost randomizați pentru a li se administra artesunat (2 mg/kg și zi timp de 5 zile), clorochină (25 mg bază pe kg împărțită în 3 zile: 10, 10 și 5 mg/kg) sau clorochină plus primachină (0, 5 mg bază pe kg și zi timp de 14 zile).
pacienții cu deficit de G6PD (după cum s-a stabilit prin testul spot fluorescent) au fost randomizați numai în grupurile tratate cu artesunat și clorochină în monoterapie. Subiecții au fost urmăriți zilnic pentru tratamentul medicamentos supravegheat. Urmărirea a continuat săptămânal timp de 8 săptămâni și apoi la fiecare 4 săptămâni pentru un total de 1 an. Pacienții cu microscopie au confirmat infecțiile cu P. vivax au fost retrași cu același medicament de studiu ca și în alocarea inițială. Pacienților din grupurile de monoterapie cu artesunat sau clorochină care au prezentat mai mult de 9 recurențe li s-a administrat tratament curativ radical cu regimul standard de primachină (0,5 mg bază pe kg pe zi timp de 14 zile).
cel mai bun studiu clinic cu doză de Primaquină (BPD)
între februarie 2012 și iulie 2014, 680 de pacienți cu vârsta peste 6 luni au fost înrolați într-un studiu clinic randomizat, controlat, cu patru căi, care a comparat simultan două scheme terapeutice de primaquină (0,5 mg/kg pe zi timp de 14 zile sau 1 mg/kg pe zi timp de 7 zile) : clorochină (25 mg bază pe kg) sau dihidroartemisinină-piperachină (dihidroartemisinină 7 și piperachină 55 mg/kg). Toate dozele au fost supravegheate.
criteriile de includere și excludere pentru acest studiu au fost aceleași ca și pentru studiul VHX, cu excepția următoarelor: pacienții au fost excluși dacă au fost Deficienți de G6PD prin testul spot fluorescent, au avut un hematocrit mai mic de 25% sau au primit o transfuzie de sânge în decurs de 3 luni.
vizitele de urmărire au avut loc în săptămânile 2 și 4 și apoi la fiecare 4 săptămâni pentru un total de un an. Orice P recurent. infecțiile cu vivax detectate prin microscopie (aceleași criterii ca și pentru VHX) au fost tratate cu un regim standard de clorochină (25 mg bază pe kg timp de 3 zile) și primachină (0,5 mg bază pe kg pe zi timp de 14 zile).
genotiparea Microsateliților
sângele integral pentru hemoleucograma completă a fost colectat prin puncție venoasă într-o eprubetă EDTA de 2 mL. Restul de sânge integral a fost congelat la -80 C. P. ADN-ul genomic vivax a fost extras din 1 mL de sânge venos folosind un sistem automat de extracție a ADN-ului QIAsymphony SP (Qiagen, Germania) și QIAsymphony DSP ADN mini kit (Qiagen, Germania) conform instrucțiunilor producătorului. Pentru a compara tiparele genotipice ale infecțiilor și recurențelor primare, am genotipat inițial folosind trei loci microsateliți polimorfici care au oferit o amplificare foarte curată: fără vârfuri de bâlbâială și fiabilitatea amplificării PCR la densitățile scăzute ale paraziților întâlnite de obicei în infecțiile recurente. Aceste loci de bază au fost PV.3.27, PV.3.502, și PV. ms8. Pentru toate fragmentele a fost adoptată o abordare PCR seminestată12, 39. Toate reacțiile de amplificare au fost efectuate într-un volum total de 10 ilqql și în prezența a 10 mmol/l Tris-HCl (pH 8,3), 50 mmol/l KCl, 250 nmol/L din fiecare primer oligonucleotidic, 2,5 mmol/l MgCl2, 125 ilqqumol/l din fiecare dintre cei patru trifosfați deoxinucleozidici și 0,4 u de polimerază TaKaRa (TaKaRa BIO). Reacțiile de amplificare primară au fost inițiate cu 2 ecql din ADN-ul genomic șablon preparat din probele de sânge, iar 1 ecql din produsul acestor reacții a fost utilizat pentru inițierea reacțiilor de amplificare secundară. Parametrii ciclici pentru PCR au fost după cum urmează: denaturarea inițială timp de 5 min la 95 XQC precedată de recoacere efectuată timp de 30 s la 52 XQC, extensie efectuată timp de 30 s la 72 XQC și denaturare efectuată timp de 30 s la 94 XQC.după efectuarea unei etape finale de recoacere, urmată de 2 min de prelungire, reacția a fost oprită. Produsele PCR au fost depozitate la 4 centimetrii C până la analiză.
genotipurile paraziților din probele recurente au fost comparate cu cele din probele de înscriere, iar perechilor de probe li s-a atribuit o clasificare brută bazată pe IBS, definită ca fiind înrudită pe baza IBS majoritar, dacă două sau trei din trei loci tipizate au prezentat dovezi ale IBS și diferite pe baza majorității nu IBS, altfel. Apelurile heteroalelice aveau dovezi ale IBS dacă includeau un apel identic cu altul în comparație. Dacă probele pereche au fost clasificate ca fiind înrudite pe baza IBS majoritar sau dacă unul sau mai mulți dintre loci inițiali nu au reușit să se amplifice, șase markeri microsateliți suplimentari (non-core) au fost genotipați (PV.1.501, PV. ms1, PV.ms5, PV.ms6, PV.ms7 și PV.ms16). pentru fiecare microsatelit, detalii inclusiv motivul, cromozomul și poziția sunt furnizate în tabelul suplimentar 3. Numărarea episoadelor împărțite în funcție de numărul de markeri adiționali tastați cu succes este prezentată în tabelul suplimentar 4. Pentru a vedea dacă markerii suplimentari părtinire recidiva inferență, am partiționat probabilitatea de recidivă dedusă în datele genetice nule de numărul de markeri utilizați pentru a estima probabilitatea de recidivă. Markerii suplimentari nu influențează inferența recidivei: probabilitatea recidivei scade de la prior cu unul până la trei markeri, stabilizându-se în jur de 0,25 după aceea (Fig suplimentar. 5).
pentru alelele care apelează la microsateliți, lungimile produselor PCR au fost măsurate în comparație cu standardele interne de dimensiune (Genescan 500 LIZ) pe un analizor genetic ABI 3100 (pe Applied Biosystems), folosind software-ul GENESCAN și GENOTYPER (Applied Biosystems) pentru a măsura lungimile alelelor și pentru a cuantifica înălțimile vârfurilor. Mai multe alele au fost numite atunci când au existat mai multe vârfuri pe locus și unde au fost vârfuri minore\(> 33 \%\) înălțimea alelei predominante. Am inclus probe de control negative (ADN uman sau fără șablon) în fiecare rulare de amplificare. Un subset de probe (n = 10) a fost analizat în trei exemplare pentru a confirma coerența rezultatelor obținute. Toate perechile de primeri au fost testate pentru specificitate folosind ADN genomic de la P. falciparum sau oameni.
model Time-to-event al recurenței malariei vivax
pentru infecțiile recurente cu P. vivax în studiile VHX și BPD, am dezvoltat și comparat două modele de amestec Bayesian cu efecte mixte care descriu datele time-to-event condiționate de medicamentul de tratament administrat. Primul model (modelul 1) a presupus eficacitatea 100% a primachinei cu doze mari, cu reinfecție posibilă numai după vindecarea radicală. Al doilea model (modelul 2) a permis recidiva și recrudescența în urma primachinei cu doze mari. O listă completă a ipotezelor referitoare la ambele modele poate fi găsită în tabelul suplimentar 5. Modelul 1 a servit ca model de bază pentru a evalua robustețea. Modelul 2 a fost folosit ca model final și toate estimările raportate sunt derivate din acesta. Notația a fost aleasă astfel încât să fie în concordanță cu notația matematică pentru modelul genetic (vezi mai jos). Rețineți că în notația modelului care urmează \(n\) este un index, în timp ce mai sus este folosit pentru a indica numărul. Pentru fiecare individ indexat de indicele \(n \ în 1..N\), înregistrăm intervalele de timp (în zile) dintre episoadele succesive de P. vivax (episodul de înscriere este notat episodul 0). Ultimul interval de timp este corect cenzurat la sfârșitul urmăririi. Modelele nu presupun nicio prejudecată de selecție de la pierdere la urmărire. Pentru individul \({n}{{\mathrm{{th}}}}\), datele privind intervalul de timp \(t\) (timpul dintre episodul \(t-1\) și episodul \(t\)) sunt de forma \({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(t)}\) = {\({d}_{n}^{t},{z}_{n}^{t},{C}_{N}^{t},{S}_{N}\)}, unde \({d}_{n}^{t}\în \{{\RM{as}},{\RM{CQ}},{\RM{PMQ}}+\}\) este combinația de medicamente utilizată pentru tratarea episodului \(t-1\) (as: monoterapie cu artesunat; CQ: monoterapie cu clorochină; PMQ\({}^{+}\): primaquine Plus tratament în stadiul sanguin), \({Z}_{N}^{t}\) este intervalul de timp în zile, \({C}_{N}^{T}\în \{0,1\}\) denotă dacă intervalul a fost cenzurat unde 1 corespunde unei observații cenzurate corecte (adică urmărirea sa încheiat înainte de următoarea recurență) și 0 corespunde unei infecții recurente observate și \({s}_{n}\) denotă studiul în care pacientul a fost recrutat (1: VHX, 2: BPD). În general, să \({{\boldsymbol{x}}} _ {n}\) = {\({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(0)},\ldots ,{{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(T)}\)} denotă toate datele disponibile în timp până la eveniment pentru individul \({n}{{\mathrm{{th}}}}\). Puține recurențe (opt) au apărut în primele 8 săptămâni pentru pacienții randomizați în brațele dihidroartemisinină-piperachină ale studiului BPD, așa că am modelat perioada post-profilactică a piperachinei ca fiind identică cu cea a clorochinei (adică PMQ\({}^{+}\) include atât clorochina, cât și dihidroartemisinina-piperachina ca tratamente în stadiul sanguin). În realitate, profilurile de eliminare și activitățile intrinseci sunt ușor diferite, piperachina oferind o supresie în stadiu asexual puțin mai lungă decât clorochina.
în ambele modele, timpul până la recurență este modelat ca un amestec de patru distribuții, cu greutăți ale amestecului în funcție de tratamentul episodului anterior. Distribuțiile amestecului corespund diferitelor stări de recurență. Cele patru amestecuri sunt: reinfectarea, dată de o distribuție exponențială; recidivă timpurie (periodică), dată de o distribuție Weibull cu tratament parametrii dependenți de droguri; recidivă târzie (rată constantă), dată de o distribuție exponențială; recrudescență, dată de o distribuție exponențială. Modelul 2 specifică proporții diferite de amestecare pentru componenta de reinfecție în grupurile non-primaquine și primaquine, \({p}_{n}^{{\rm{AS}}}={p}_{N}^{{\rm{CQ}}}\) și \({p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}\), respectiv. Proporția de amestecare între recidiva timpurie/periodică și tardivă/constantă în cadrul componentei de recidivă este aceeași în grupurile primaquine și non-primaquine.
probabilitatea pentru modelul 2 este dată ca
unde \({P}_{N}^{(\cdot )}\in (0,1)\) este probabilitatea de reinfecție a amestecului individual și specific medicamentului (setăm priorul pentru a reflecta convingerea noastră că \({p}_{n}^{{\rm{AS}}}={p}_{n}^{{\rm{CQ}}}\ < \ {p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}\)) și \({C}^{(\cdot )}\în (0,1)\) este probabilitatea imbricată a amestecului specific medicamentului de recrudescență.
probabilitatea pentru modelul 1 este aceeași cu excepția faptului că \({p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}=1\) (este posibilă doar reinfecția). \({\mathcal {e}} (\cdot)\) denotă distribuția exponențială. În ambele modele, \({\lambda } _ {{s} _ {n}}\) este rata de reinfecție specifică studiului. Relația dintre \({\lambda } _ {1}\) și \({\lambda }_{2}\) este parametrizată ca \({\lambda }_{2}=\delta {\lambda }_{1}\) unde priorele sunt specificate pentru \({\lambda }_{1}\) și \(\delta\). \ (\delta\) a specificat scăderea transmisiei între perioadele de studiu VHX și BPD. \({\lambda } _{{\rm{RC}}}\) este rata de recrudescență (presupus independent de droguri). \({c}^{{d}_{n}^{t}}\) este o proporție de amestecare imbricată dependentă de droguri între recrudescență și recidivă. Timpul de recidivă este el însuși o distribuție a amestecului în care \(q\) este proporția de amestecare dublu imbricată între recidivele timpurii (prima componentă) și cele târzii (a doua componentă). Aceasta este o proporție fixă pentru toți indivizii. Recidivele cu rată târzie / constantă sunt parametrizate de Constanta ratei \(\gamma\). Se presupune că recidivele timpurii sunt distribuite Weibull, notate \({\mathcal{W}}(\cdot ,\cdot )\), cu parametrii de scară dependenți de droguri \({\mu }_{{d}_{n}^{t}}\) și parametrii de formă \({k}_{{d}_{n}^{t}}\) prin care cu \({\mu }_{{\rm{CQ}}}={\mu }_{{\rm{PMQ+}}}\) și \({K}_{{\RM{CQ}}}={k}_{{\RM{PMQ+}}}\).
probabilitatea marginală individuală de reinfecție este dată de \({p}_{n}^{{d}_{n}^{t}}\); probabilitatea marginală individuală de recrudescență este dată de \(\left{c}^{{d}_{n}^{t}}\); probabilitatea marginală individuală de recidivă este dată de \(\left\left\).
am utilizat distribuții anterioare informative (tabelul suplimentar 1) pentru a asigura identificabilitatea componentelor amestecului. Conținutul informațional din date, în plus față de cel specificat în anterior, a fost examinat vizual folosind parcele anterioare-posterioare. Graficul anterior-posterior pentru modelul 2 este prezentat în Fig suplimentar. 6. Identificabilitatea parametrilor a fost determinată prin simulare. Cincizeci de seturi de date sintetice au fost extrase din fiecare dintre procesele generatoare de date definite de modelele 1 și 2 și o versiune modificată a modelului 2 care a încorporat reinfecția sezonieră. Componenta sezonieră a fost estimată din distribuția empirică a săptămânii de înscriere în studiile BPD și VHX. Modelele au fost apoi potrivite acestor seturi de date simulate și parametrii estimați au fost comparați cu parametrii simulării-adevăr. Fig Suplimentar. 7 prezintă ratele estimate de eșec PMQ+ (folosind modelul 2) față de ratele reale de eșec pentru datele generate în cadrul modelului 2 (potrivire model bine specificată) și, respectiv, pentru datele generate în cadrul versiunii sezoniere a modelului 2 (potrivire model specificată greșit). Reinfectarea sezonieră are ca rezultat o ușoară supraestimare a ratei de eșec. Verificarea modelului Posterior s-a făcut prin simularea a 500 de seturi de date sintetice de timp până la eveniment sub distribuția predictivă posterioară a potrivirii finale a modelului. Numărul de recurențe per persoană-an pentru fiecare braț de tratament a fost ales ca statistici sumare utilizate pentru calcularea valorilor p predictive posterioare (Fig suplimentar. 7).
modelele stan produc (i) distribuții posterioare Monte Carlo pentru toți parametrii modelului; (ii) estimări posterioare ale stărilor de recurență pentru fiecare interval de timp \({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(t)}\); (iii) estimări ale probabilității jurnalului pentru fiecare extragere posterioară. Pentru fiecare model, am rulat opt lanțuri cu \(1{0}^{5}\) iterații, subțierea la 400 de iterații și aruncarea jumătății pentru ardere. Convergența lanțurilor MCMC a fost evaluată utilizând trasplots care evaluează amestecarea și acordul celor opt lanțuri independente. Toate aceste analize pot fi reproduse cu depozitul github online.
frecvențele alelelor și cardinalitatea efectivă
pentru fiecare genotip microsatelit, frecvențele alelelor au fost estimate utilizând toate datele genetice disponibile din episoadele de înrolare (137 VHX, 79 BPD) și un model multinomial-Dirichlet (Fig suplimentar. 8). Pentru fiecare marker, cardinalitatea efectivă \({n} ^ { * }\), definită ca numărul de alele care oferă aceeași probabilitate de identitate din întâmplare dat frecvențele alelelor echifrecvente, a fost estimată ca una peste suma frecvențelor alelelor pătrate40. Din cardinalitățile efective putem calcula numărul de SNP-uri bialelice ipotetice pe care cele nouă microsateliți le echivalează după cum urmează:
unde \(m\) este indicele peste\ (M=9\) microsateliți și logaritmul este baza \({n} _ {{\rm{SNP}}}^{* }\), cardinalitatea medie efectivă presupusă a unui SNP ipotetic. Acesta este 2 pentru un SNP ideal și aproximativ 1,5 pentru un SNP40 realist.
model Genetic
modelul genetic produce probabilitatea ca un p recurent. episodul vivax la un anumit individ este o recrudescență, recidivă sau reinfecție în raport cu episoadele observate anterior, având în vedere trei intrări: (1) probabilități anterioare că episodul este o recrudescență, recidivă sau reinfecție (în această lucrare se bazează pe date de timp până la eveniment); (2) un set de estimări ale frecvenței alelelor la nivel de populație; (3) date genetice disponibile pentru episoadele observate pentru individul dat, fiecare cu cel mult nouă markeri microsateliți polialelici. Pentru a propaga incertitudinea în (1) și (2), extragem 100 de probe Monte Carlo din modelul time-to-event și din distribuțiile Dirichlet posterioare pe frecvențele alelelor pentru fiecare marker. Modelul genetic nu captează incertitudinea din cauza variației numărului de markeri genotipici, deoarece este prohibitiv din punct de vedere computațional să facă acest lucru în prezent. Cu toate acestea, modelul genetic nu interpretează prea mult date limitate: atunci când markerii genotipici sunt puțini, returnează pur și simplu estimări apropiate de cele anterioare. Restul acestei secțiuni oferă o descriere informală a modelului. O descriere detaliată cu o listă de ipoteze și specificația matematică completă se află în metodele suplimentare.
pentru un anumit individ, paraziții din interiorul și de-a lungul infecțiilor sunt considerați fie străini, frați sau clone în relație unul cu celălalt (străinii se referă la toți paraziții a căror ascendență comună datează dincolo de un singur țânțar). Setul de relații inter-parazite poate fi reprezentat de un grafic complet conectat. Fiecare vârf reprezintă un genotip haploid și fiecare margine dintre genotipuri este etichetată ca un frate sau un străin atunci când genotipurile sunt conținute în aceeași infecție sau ca o clonă, un frate sau un străin atunci când genotipurile provin din infecții diferite. Pentru infecțiile complexe, numărul de vârfuri este stabilit egal cu COI, care este definit ca numărul maxim de alele pe marker observat.
modelul presupune că recidivele pot apărea pentru toate relațiile inter-parazite între infecții (străini, frați și clone), în timp ce reinfecțiile apar doar ca străini, iar recrudescențele doar ca clone. Pașii cheie din model sunt următorii. În primul rând, calculăm probabilitatea datelor genetice date unui grafic de relații etichetat. În al doilea rând, calculăm probabilitatea graficului propus, având în vedere că episodul recurent este o recrudescență, o recidivă și o reinfecție. În al treilea rând, rezumăm toate graficele posibile. Setul de grafice etichetate include toate modalitățile posibile de fază a datelor microsatelitului (adică atribuiți alele genotipurilor haploide în infecții complexe), precum și toate relațiile viabile dintre genotipurile haploide. De exemplu, dacă genotipul a este o clonă a lui B și B este o clonă a lui C, singura relație viabilă dintre a și C este clonală.
conceptul de relatededness (probabilitatea IBD) caracteristici în primul pas. Cu toate acestea, modelul nu estimează legătura. În schimb, estimează probabilitatea de a observa datele date IBD înmulțită cu probabilitatea ca IBD să fie condiționată de o relație specificată (de exemplu, 0,5 pentru frații dintr-o populație depășită). Acest calcul folosește frecvențele alelelor (alelele comune comune sunt susceptibile de a fi identice, dar nu neapărat datorită coborârii, în timp ce alelele rare comune sunt mai probabile IBD). Apoi rezumăm cele două scenarii posibile IBD (alelele sunt IBD sau nu) pentru a obține probabilitatea ca datele observate să fie condiționate de relația specificată,
aceasta este calculată pentru toate relațiile pereche din graficul relației (vezi metode suplimentare pentru detalii complete).
complexitatea computațională a modelului genetic îl limitează la analiza comună a trei episoade (două recurențe) pe pacient (în datele noastre acesta este cazul pentru 158 de pacienți). Pentru fiecare individ cu mai mult de două recurențe (54 de pacienți), am estimat probabilitățile pereche ale stărilor de recurență între episoade (folosind modelul de mai sus) și am construit o matrice de adiacență. Probabilitățile de recidivă au fost apoi definite ca proporționale cu probabilitatea maximă estimată de recidivă în ceea ce privește toate episoadele precedente și cu cele de recrudescență în ceea ce privește episodul direct precedent. Probabilitatea reinfectării este complementul probabilității de recidivă plus recrudescență. Aceste probabilități au fost apoi re-ponderate pentru a însuma la 1.
simulare genetică
am folosit simularea pentru a explora cerințele markerului pentru inferența recurentă a stării. După cum s-a descris mai sus, datele privind 3 până la 12 markeri microsateliți independenți au fost simulați pentru infecții asociate (un episod primar urmat de o singură recurență) în trei scenarii: recurența conține un genotip de parazit haploid care este fie un frate, străin, fie o clonă a unui genotip de parazit haploid în infecția primară. Datele simulate au fost analizate presupunând un precedent uniform asupra stărilor de recurență (adică recrudescența, reinfecția și recidiva au fiecare probabilități anterioare de o treime). Pentru fiecare dintre străin, frate și scenarii clonale, am simulat date pentru o infecție inițială și recurentă cu COIs respective 1 & 1, 2 & 1, și 1 & 2, cu și fără eroare; și respectiv COIs 3 & 1, fără eroare. Pentru a ilustra comportamentul modelului atunci când este aplicat datelor eronate, datele cu eroare au fost simulate folosind o probabilitate de eroare per-locus extrem de mare (0,2 versus eroare realistă\(<\ 0.01\)41). Când COIs a depășit unul, fratele, străinul sau clona se număra printre genotipurile haploide străine fără legătură (un grafic de relație cu cel mult o singură margine non-străină). Pentru un anumit set de coi, acest tip de grafic produce date extrem de diverse și este, prin urmare, cel mai dificil de analizat. Pentru episoadele non-eronate cu COIs în 1 sau 2, am explorat cardinalitățile de 13 și 4 (Media și, respectiv, minimul grupului nostru de nouă microsateliți). Pentru datele eronate și pentru episoadele cu COIs de 3 & 1 am folosit cardinalitatea egală doar cu 13. Rezultatele unui subset ilustrativ al simulărilor genetice sunt prezentate în Fig. 5 și smochine suplimentare. 3 și 4. Toate simulările genetice pot fi reproduse din depozitul github on-line, a se vedea dosarul Simulation_Study.
Clasificarea episoadelor recurente
estimarea ratei de descoperire a fals-failure a modelului genetic și Fig. 4 ambele necesită specificarea limitelor de clasificare. Am ales în mod arbitrar intervalul ca zonă de incertitudine. Fiecare recurență este fie clasificată ca o reinfecție, fie ca un eșec în care eșecul este fie o recidivă, fie o recrudescență: dacă suma intervalelor credibile superioare de recidivă plus recrudescență este mai mică de 0,3, recurența este clasificată ca o reinfecție; dacă suma intervalelor credibile inferioare de recidivă plus recrudescență depășește 0,7, recurența este clasificată ca un eșec; în caz contrar, clasificarea este considerată incertă. Deoarece au existat dovezi neglijabile de recrudescență, toate eșecurile sunt în esență recăderi.
rezumat de raportare
informații suplimentare privind proiectarea cercetării sunt disponibile în Rezumatul de raportare privind cercetarea naturii legat de acest articol.