Interferon-Induced Transmembrane Protein (IFITM3) Is Upregulated Explicitly in SARS-CoV-2 Infected Lung Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Current guidelines for COVID-19 management recommend the utilization of various repurposed drugs. Despite ongoing research toward the development of a vaccine against SARS-CoV-2, such a vaccine will not be available in time to contribute to the containment of the ongoing pandemic. Therefore, there is an urgent need to develop a framework for the rapid identification of novel targets for diagnostic and therapeutic interventions. We analyzed publicly available transcriptomic datasets of SARS-CoV infected humans and mammals to identify consistent differentially expressed genes then validated in SARS-CoV-2 infected epithelial cells transcriptomic datasets. Comprehensive toxicogenomic analysis of the identified genes to identify possible interactions with clinically proven drugs was carried out. We identified IFITM3 as an early upregulated gene, and valproic acid was found to enhance its mRNA expression as well as induce its antiviral action. These findings indicate that analysis of publicly available transcriptomic and toxicogenomic data represents a rapid approach for the identification of novel targets and molecules that can modify the action of such targets during the early phases of emerging infections like COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».