Lack of Innate Interferon Responses during SARS Coronavirus Infection in a Vaccination and Reinfection Ferret Model
Notice bibliographique
Résumé
In terms of its highly pathogenic nature, there remains a significant need to further define the immune pathology of SARS-coronavirus (SARS-CoV) infection, as well as identify correlates of immunity to help develop vaccines for severe coronaviral infections. Here we use a SARS-CoV infection-reinfection ferret model and a functional genomics approach to gain insight into SARS immunopathogenesis and to identify correlates of immune protection during SARS-CoV-challenge in ferrets previously infected with SARS-CoV or immunized with a SARS virus vaccine. We identified gene expression signatures in the lungs of ferrets associated with primary immune responses to SARS-CoV infection and in ferrets that received an identical second inoculum. Acute SARS-CoV infection prompted coordinated innate immune responses that were dominated by antiviral IFN response gene (IRG) expression. Reinfected ferrets, however, lacked the integrated expression of IRGs that was prevalent during acute infection. The expression of specific IRGs was also absent upon challenge in ferrets immunized with an inactivated, Al(OH)(3)-adjuvanted whole virus SARS vaccine candidate that protected them against SARS-CoV infection in the lungs. Lack of IFN-mediated immune enhancement in infected ferrets that were previously inoculated with, or vaccinated against, SARS-CoV revealed 9 IRG correlates of protective immunity. This data provides insight into the molecular pathogenesis of SARS-CoV and SARS-like-CoV infections and is an important resource for the development of CoV antiviral therapeutics and vaccines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».