Sequencing, Annotation, and Characterization of the Influenza Ferret Infectome
Notice bibliographique
Résumé
Ferrets have become an indispensable tool in the understanding of influenza virus virulence and pathogenesis. Furthermore, ferrets are the preferred preclinical model for influenza vaccine and therapeutic testing. Here we characterized the influenza infectome during the different stages of the infectious process in ferrets with and without prior specific immunity to influenza. RNA from lung tissue and lymph nodes from infected and naïve animals was subjected to next-generation sequencing, followed by de novo data assembly and annotation of the resulting sequences; this process generated a library comprising 13,202 ferret mRNAs. Gene expression profiles during pandemic H1N1 (pdmH1N1) influenza virus infection were analyzed by digital gene expression and solid support microarrays. As expected during primary infection, innate immune responses were triggered in the lung tissue; meanwhile, in the lymphoid tissue, genes encoding antigen presentation and maturation of effector cells of adaptive immunity increased dramatically. After 5 days postinfection, the innate immune gene expression was replaced by the adaptive immune response, which correlates with viral clearance. Reinfection with homologous pandemic influenza virus resulted in a diminished innate immune response, early adaptive immune gene regulation, and a reduction in clinical severity. The fully annotated ferret infectome will be a critical aid to the understanding of the molecular events that regulate disease severity and host-influenza virus interactions among seasonal, pandemic, and highly pathogenic avian influenzas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».