Transcriptional Correlates of Disease Outcome in Anticoagulant-Treated Non-Human Primates Infected with Ebolavirus
Notice bibliographique
Résumé
Ebola virus (EBOV) infection in humans and non-human primates (NHPs) is highly lethal, and there is limited understanding of the mechanisms associated with pathogenesis and survival. Here, we describe a transcriptomic analysis of NHPs that survived lethal EBOV infection, compared to NHPs that did not survive. It has been previously demonstrated that anticoagulant therapeutics increase the survival rate in EBOV-infected NHPs, and that the characteristic transcriptional profile of immune response changes in anticoagulant-treated NHPs. In order to identify transcriptional signatures that correlate with survival following EBOV infection, we compared the mRNA expression profile in peripheral blood mononuclear cells from EBOV-infected NHPs that received anticoagulant treatment, to those that did not receive treatment. We identified a small set of 20 genes that are highly confident predictors and can accurately distinguish between surviving and non-surviving animals. In addition, we identified a larger predictive signature of 238 genes that correlated with disease outcome and treatment; this latter signature was associated with a variety of host responses, such as the inflammatory response, T cell death, and inhibition of viral replication. Notably, among survival-associated genes were subsets of genes that are transcriptionally regulated by (1) CCAAT/enhancer-binding protein alpha, (2) tumor protein 53, and (3) megakaryoblastic leukemia 1 and myocardin-like protein 2. These pathways merit further investigation as potential transcriptional signatures of host immune response to EBOV infection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».