Glycomic analysis of host response reveals high mannose as a key mediator of influenza severity
Notice bibliographique
Résumé
Influenza virus infections cause a wide variety of outcomes, from mild disease to 3 to 5 million cases of severe illness and ∼290,000 to 645,000 deaths annually worldwide. The molecular mechanisms underlying these disparate outcomes are currently unknown. Glycosylation within the human host plays a critical role in influenza virus biology. However, the impact these modifications have on the severity of influenza disease has not been examined. Herein, we profile the glycomic host responses to influenza virus infection as a function of disease severity using a ferret model and our lectin microarray technology. We identify the glycan epitope high mannose as a marker of influenza virus-induced pathogenesis and severity of disease outcome. Induction of high mannose is dependent upon the unfolded protein response (UPR) pathway, a pathway previously shown to associate with lung damage and severity of influenza virus infection. Also, the mannan-binding lectin (MBL2), an innate immune lectin that negatively impacts influenza outcomes, recognizes influenza virus-infected cells in a high mannose-dependent manner. Together, our data argue that the high mannose motif is an infection-associated molecular pattern on host cells that may guide immune responses leading to the concomitant damage associated with severity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».