<p>Hypercytokinemia and Pathogen–Host Interaction in COVID-19</p>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus (CoV)-2 (SARS-CoV-2) is a novel coronavirus identified as the cause of coronavirus disease-2019 (COVID-19) that began in Wuhan, China in late 2019 and spread now in 210 countries and territories around the world. Many people are asymptomatic or with mild symptoms. However, in some cases (usually the elderly and those with comorbidities) the disease may progress to pneumonia, acute respiratory distress syndrome and multi-organ dysfunction that can lead to death. Such wide interindividual differences in response to SARS-CoV-2 infection may relate to several pathogen- and host-related factors. These include the different levels of the ubiquitously present human angiotensin I converting enzyme 2 (ACE2) receptors gene expression and its variant alleles, the different binding affinities of ACE2 to the virus spike (S) protein given its L- and S-subtypes and the subsequent extent of innate immunity-related hypercytokinemia. The extensive synthesis of cytokines and chemokines in coronavirus diseases was suggested as a major factor in exacerbating lung damage and other fatal complications. The polymorphisms in genes coding for pro-inflammatory cytokines and chemokines have been associated with mediating the response and susceptibility to a wide range of infections and their severe outcomes. Understanding the nature of pathogen-host interaction in COVID-19 symptomatology together with the role of hypercytokinemia in disease severity may permit developing new avenues of approach for prevention and treatment and can delineate public health measures to control the spread of the disease.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle