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Enregistrement W3009917904 · doi:10.1186/s12920-020-0672-7

Pathway mapping of leukocyte transcriptome in influenza patients reveals distinct pathogenic mechanisms associated with progression to severe infection

2020· article· en· W3009917904 sur OpenAlexaff
Yoann Zerbib, Emily Jenkins, Maryam Shojaei, Adrienne F. A. Meyers, John Ho, T. Blake Ball, Yoav Keynan, Amarnath Pisipati, Aseem Kumar, Anand Kumar, Marek Nalos, Benjamin Tang, Klaus Schughart, Anthony S. McLean

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesMarie Bashir Institute, University of SydneyHealth Science Center, University of TennesseeUniversity of Memphis
Mots-clésImmunologyDownregulation and upregulationTranscriptomeBiologyImmune systemNeutrophil extracellular trapsInflammationGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Influenza infections produce a spectrum of disease severity, ranging from a mild respiratory illness to respiratory failure and death. The host-response pathways associated with the progression to severe influenza disease are not well understood. METHODS: To gain insight into the disease mechanisms associated with progression to severe infection, we analyzed the leukocyte transcriptome in severe and moderate influenza patients and healthy control subjects. Pathway analysis on differentially expressed genes was performed using a topology-based pathway analysis tool that takes into account the interaction between multiple cellular pathways. The pathway profiles between moderate and severe influenza were then compared to delineate the biological mechanisms underpinning the progression from moderate to severe influenza. RESULTS: 107 patients (44 severe and 63 moderate influenza patients) and 52 healthy control subjects were included in the study. Severe influenza was associated with upregulation in several neutrophil-related pathways, including pathways involved in neutrophil differentiation, migration, degranulation and neutrophil extracellular trap (NET) formation. The degree of upregulation in neutrophil-related pathways were significantly higher in severely infected patients compared to moderately infected patients. Severe influenza was also associated with downregulation in immune response pathways, including pathways involved in antigen presentation such as CD4+ T-cell co-stimulation, CD8+ T cell and Natural Killer (NK) cells effector functions. Apoptosis pathways were also downregulated in severe influenza patients compare to moderate and healthy controls. CONCLUSIONS: These findings showed that there are changes in gene expression profile that may highlight distinct pathogenic mechanisms associated with progression from moderate to severe influenza infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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