Original breve
Validación de un método seguro y sencillo para la elaboración de secuencias consenso del virus de la inmunodeficiencia humana a partir de los datos de secuenciación masiva 454
A safe an easy method for building consensus HIV sequences from 454 massively parallel sequencing data
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El <span class="elsevierStyleItalic">bootscan</span> ofrece un mismo valor de subtipado HIV<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>A para la secuencia Sanger y secuencia consenso NGS-20%, sin embargo se observa un subtipado CRF03_AB para secuencia consenso NGS-10%.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente, un buen número de servicios de microbiología clínica han adoptado las técnicas de secuenciación masiva (<span class="elsevierStyleItalic">next generation sequencing</span> [NGS]) para los estudios de resistencias a antirretrovirales en pacientes VIH. La capacidad de NGS en la detección de variantes virales de baja frecuencia se ha determinado en varios estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>, disminuyendo la sensibilidad en la detección de mutaciones de resistencia hasta niveles del 1% (variantes minoritarias), lo que proporciona ventajas para la elección de la mejor línea de tratamiento y evitar el fracaso al tratamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. En nuestro país, uno de los motivos de la instauración de NGS para la detección de resistencias a antirretrovirales ha sido la discontinuación de los métodos de secuenciación Sanger comerciales por alguno de los proveedores.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las secuencias de proteasa (PR) y transcriptasa reversa (RT) obtenidas de los ensayos para determinar resistencias se utilizan a menudo por parte de investigadores en estudios de epidemiología molecular, mediante el empleo de técnicas de filogenética y filodinámica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Con la introducción de las técnicas de NGS, esta información se puede perder debido a que el manejo y el almacenamiento de las secuencias para este tipo de estudios son complejos; además, si las secuencias de NGS no se tratan apropiadamente, pueden aportar resultados equivocados. Para emplear las secuencias de NGS en estudios filogenéticos se requiere tanto una formación especial para el procesado de secuencias, como de ordenadores de gran potencia para procesar el gran volumen de datos obtenidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. Para los estudios de epidemiología molecular, una alternativa es generar una única secuencia consenso de NGS, pero algunos estudios no son claros u omiten el método utilizado para generarla<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>; además, no conocemos con certeza cuál es la representatividad de esta consenso de NGS de la secuencia obtenida por Sanger, y cómo influyen los puntos de corte que utilicemos para generar dicho consenso.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de nuestro trabajo ha sido determinar cuál es el mejor umbral de corte para la obtención de una secuencia consenso NGS que sea representativa de la secuencia tipo Sanger y que pueda ser utilizada en estudios de epidemiología molecular.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para nuestro estudio hemos utilizado secuencias de 62 pacientes <span class="elsevierStyleItalic">naïve</span> del periodo 2014-2015, nuevos diagnósticos VIH, referidos para estudios de resistencias a antirretrovirales. Las secuencias tipo Sanger se obtuvieron utilizando <span class="elsevierStyleItalic">Trugene</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">®</span></span><span class="elsevierStyleItalic">HIV-1Genotyping</span> (Siemens-[NAD]). Para NGS utilizamos el kit <span class="elsevierStyleItalic">GSVType HIV-1 Drug Resistance Primer</span> (Roche) para 454 GS-Junior, partiendo del mismo ARN. Las secuencias consenso de NGS se generan mediante el software Mesquite v. 2.75, seleccionando umbrales de corte del 10, del 15 y del 20%. Previo a la utilización de Mesquite se efectúa un filtrado de las secuencias, utilizando los comandos <span class="elsevierStyleItalic">fastq_filter</span> del software Usearch según longitud deseada de amplicón y calidad de secuencia (><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q). Mesquite<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> es un programa que funciona mediante iconos y pestañas, siendo intuitivo. Para su utilización es necesario exportar las secuencias filtradas en formato <span class="elsevierStyleItalic">pfam</span> y seleccionar el umbral de corte para la creación de la secuencia consenso, exportándola en formato <span class="elsevierStyleItalic">fasta</span>. Posteriormente, las secuencias del gen <span class="elsevierStyleItalic">pol</span> (PR 4-99; RT 38-247) se procesan, alinean mediante MUSCLE en MEGA 6.06 y se generan árboles filogenéticos mediante el método de máxima verosimilitud, utilizando el modelo <span class="elsevierStyleItalic">General Time Reversible</span> (GTR) para el cálculo de las distancias evolutivas, con una distribución gamma equivalente a 1,89, obtenido con FindModel DNA y utilizando remuestreo de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> con 1.000 réplicas para construir los árboles filogenéticos consenso. Para definir una relación entre secuencias se tienen en cuenta solo las ramas pertenecientes a <span class="elsevierStyleItalic">clusters</span> con un valor de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> superior al 75%. Finalmente, los árboles son procesados en FigTree v. 1.4.2. El análisis del subtipo viral se realizó utilizando REGA <span class="elsevierStyleItalic">HIV-1Subtyping Tool</span> v. 3.0.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio ha incluido 62 pacientes VIH-1, <span class="elsevierStyleItalic">naïve</span>, mediana de edad de 37<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>30-45), carga viral (mediana) 74.900<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cp/ml (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20.715-176.250), recuento de CD4 (mediana) 430<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>células/ml (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>48,5-567,78); el 82% eran hombres.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar la concordancia entre las secuencias consenso de NGS con diferentes umbrales y la secuencia original de Sanger hemos analizado el número de secuencias que se asocian por pares entre sí, y los valores de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> entre los pares. Utilizando un umbral de corte al 10% se observa que solo en 17/62 (27%) pacientes las secuencias Sanger están pareadas con NGS de la misma muestra, y en estas, la mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> fue del 88% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>83,5-95,5). Aumentando el umbral al 15%, las secuencias se asocian por pares en 36/62 (58%) pacientes, con una mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> del 94% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>85,5-98). Al 20%, esto sucede en 61/62 pacientes con una mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> del 99% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98-100) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>); para el caso en que la secuencia de NGS no se asocia con la secuencia de Sanger, detectamos un gran número de diferencias entre bases.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayoría de los pacientes estaban infectados por subtipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>B (77,4%), seguido de CRF02_AG (12,9%), A y F (3,2%) y C y G (1,6%). Utilizando consenso NGS umbral 10% y 15% se observan 2 casos discordantes respecto al subtipo Sanger: un caso subtipo B-NGS y A1-Sanger, y otro desde subtipo CRF03_AB-NGS y A1-Sanger. Estas diferencias desaparecen al utilizar las secuencias consenso NGS umbral 20% (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>). La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> muestra la gráfica <span class="elsevierStyleItalic">bootscan</span> del subtipado en la segunda muestra discordante.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusión</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios filogenéticos en VIH<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">8,9</span></a>, en concreto los estudios de parentesco, dinámica de la epidemia VIH y de subtipado molecular utilizando la secuencia del gen <span class="elsevierStyleItalic">pol</span>, se han utilizado entre otros fines para conocer redes y nodos de transmisión del VIH, así como redes migratorias de los diferentes subtipos. Para estos objetivos la mayoría de los estudios publicados, a nivel internacional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> y a nivel local<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">11,12</span></a>, han utilizado la secuenciación de tipo Sanger. Algunos de estos estudios han utilizado toda la información obtenida mediante NGS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>, pero por lo general se intenta generar una única secuencia consenso, habitualmente mediante comandos informáticos complejos. La transición desde la secuenciación Sanger a NGS para el estudio del gen <span class="elsevierStyleItalic">pol</span> en el análisis de mutaciones de resistencia ha provocado un cambio en el tipo de secuencias que manejamos en los servicios de microbiología clínica y paradójicamente puede suponer un freno para los estudios locales de epidemiología molecular de VIH en nuestro país. En nuestro trabajo proponemos la utilización de Mesquite, un software intuitivo, de fácil manejo y sin necesidad de comandos, que simplifica la obtención de la secuencia consenso a partir de secuencias obtenidas mediante NGS, demostrando que utilizando un umbral del 20% para generar esta consenso obtenemos una información segura, fiable y de idénticas características que la secuencia Sanger, que puede ser utilizada en estudios de epidemiología molecular, obviando la problemática actual de las secuencias obtenidas mediante NGS.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como podemos observar en nuestro estudio, para poder utilizar con seguridad las secuencias consenso en estudios de epidemiología molecular en VIH, y para que la secuencia sea representativa de la secuencia tipo Sanger, debemos elevar el umbral de corte hasta el 20%. Solo así hemos conseguido una mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> del 99% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98-100) entre las secuencias consenso de NGS y la tipo Sanger. Con umbrales del 10 o del 15% el porcentaje de secuencias que se asocian por pares NGS-Sanger y la mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> son insuficientes. Además, la variabilidad llega a ser tal que hasta en la asignación del subtipo viral se cometen errores, hecho que se corrige con el consenso al 20%. Estas discrepancias son debidas a la multitud de bases ambiguas generadas con umbral 10 y 15%, con una disminución del soporte estadístico para la correcta adjudicación del subtipo viral.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una parte importante en los estudios de epidemiología molecular es el proceso de alineación de secuencias, teniendo como objetivo aproximar posiciones homólogas en base a la verdadera historia evolutiva de las secuencias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. El problema de la utilización de secuencias consenso NGS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10% y 15% en tales estudios radica en la presencia de regiones ambiguas, presentando una incertidumbre sustancial, evitando la robustez de análisis estadísticos tanto filogenéticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> como de subtipado, obteniendo resultados que no se corresponden a lo esperado.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante indicar que la metodología que presentamos aquí es apropiada para obtener secuencias consenso para su uso en estudios de epidemiología molecular de VIH, pero no para el análisis de mutaciones de resistencia. La mayor sensibilidad de NGS para detectar variantes minoritarias y su utilidad clínica han sido estudiadas con detalle<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">1-4</span></a>. NGS proporciona una información muy valiosa respecto de la proporción relativa de una mutación con respecto al total de virus circulantes, información que se perdería al obtener la secuencia consenso.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen, en nuestro trabajo presentamos una metodología que permite generar secuencias consenso que son representativas de la secuencia Sanger para su uso en estudios de epidemiología molecular, siendo necesario efectuar un procesado de las secuencias y utilizar puntos de corte de al menos el 20%.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Financiación</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Fondo de Investigación Sanitaria (PI12/01053, PI15/00713), RD12/0017/006 (Plan Nacional de I+D+I, Fondo Europeo de Desarrollo Regional-FEDER). Federico García disfruta de un Programa de Intensificación de la Actividad de Investigación del Servicio Andaluz de Salud. José Ángel Fernández-Caballero disfruta de un contrato de la RD12/0017/006.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Conflicto de intereses</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres975434" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec945225" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres975433" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec945226" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Métodos" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2016-02-29" "fechaAceptado" => "2016-08-29" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec945225" "palabras" => array:4 [ 0 => "Virus de la inmunodeficiencia humana" 1 => "Filogenia" 2 => "<span class="elsevierStyleItalic">Next generation sequencing</span>" 3 => "Umbrales" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec945226" "palabras" => array:4 [ 0 => "Human immunodeficiency virus" 1 => "Phylogeny" 2 => "Next generation sequencing" 3 => "Thresholds" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Generar una secuencia consenso a partir de los datos de secuenciación masiva obtenidos en estudios de resistencias a antiretrovirales, que sea representativa de la secuencia Sanger y que sirva para estudios de epidemiología molecular.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En 62 pacientes se obtuvo la secuencia de transcriptasa reversa-proteasa, mediante Sanger (Trugene-Siemens), y NGS (454GSJunior-Roche). Las secuencias consenso NGS se generaron con Mesquite, seleccionando umbrales 10%, 15% y 20%. Para el estudio filogenético se empleó MEGA.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Utilizando el umbral 10%, 17/62 pacientes presentaron secuencias pareadas NGS-Sanger, con una mediana de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> del 88% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>83,5-95,5). La asociación aumenta a 36/62 pacientes y el <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span>, a 94% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>85,5-98), y alcanza el máximo al 20% en 61/62 pacientes, <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> 99% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98-100).</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Mostramos un método seguro para generar secuencias consenso NGS para su uso en estudios de epidemiología molecular procesadas con umbral 20%, de fácil uso y aplicación en los servicios de microbiología clínica.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To show how to generate a consensus sequence from the information of massive parallel sequences data obtained from routine HIV anti-retroviral resistance studies, and that may be suitable for molecular epidemiology studies.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Material and methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Paired Sanger (Trugene-Siemens) and next-generation sequencing (NGS) (454 GSJunior-Roche) HIV RT and protease sequences from 62 patients were studied. NGS consensus sequences were generated using Mesquite, using 10%, 15%, and 20% thresholds. Molecular evolutionary genetics analysis (MEGA) was used for phylogenetic studies.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">At a 10% threshold, NGS-Sanger sequences from 17/62 patients were phylogenetically related, with a median bootstrap-value of 88% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>83.5-95.5). Association increased to 36/62 sequences, median bootstrap 94% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>85.5-98)], using a 15% threshold. Maximum association was at the 20% threshold, with 61/62 sequences associated, and a median bootstrap value of 99% (IQR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98-100).</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusion</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A safe method is presented to generate consensus sequences from HIV-NGS data at 20% threshold, which will prove useful for molecular epidemiological studies.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] ] "multimedia" => array:3 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1718 "Ancho" => 3057 "Tamanyo" => 246008 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Representación de los árboles filogenéticos en FigTree v. 1.4.2, formados por las secuencias Sanger y secuencias NGS a los distintos umbrales: A)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NGS-10%; B)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NGS-15%, y C)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NGS-20%. Los valores de <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> están asociados según el color de la gráfica, siendo una buena relación a partir de 70%.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1265 "Ancho" => 3000 "Tamanyo" => 194643 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Bootscan</span> de secuencia Sanger (A), secuencia consenso NGS-10% (B) y NGS-20% (C), mediante REGA HIV-1<span class="elsevierStyleItalic">Subtyping Tool</span> v. 3.0. El <span class="elsevierStyleItalic">bootscan</span> ofrece un mismo valor de subtipado HIV<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>A para la secuencia Sanger y secuencia consenso NGS-20%, sin embargo se observa un subtipado CRF03_AB para secuencia consenso NGS-10%.</p>" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="7" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Subtipo HIV</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">G \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">F \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">C \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">crf02_AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">crf03_AB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; 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