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Enregistrement W3116211797 · doi:10.1101/2020.12.18.20248226

Failure to replicate the association of rare loss-of-function variants in type I IFN immunity genes with severe COVID-19

2020· preprint· en· W3116211797 sur OpenAlexafffund
Gundula Povysil, Guillaume Butler‐Laporte, Ning Shang, Chen Weng, Atlas Khan, Manal Alaamery, Tomoko Nakanishi, Sirui Zhou, Vincenzo Forgetta, Robert Eveleigh, Mathieu Bourgey, Naveed Aziz, Steven J.M. Jones, Bartha Maria Knoppers, Stephen W. Scherer, Lisa J. Strug, Pierre Lepage, Jiannis Ragoussis, Guillaume Bourque, Jahad Alghamdi, Nora Aljawini, Nour Albes, Hani Al-Afghani, Bader Alghamdi, Mansour Almutair, Ebrahim Mahmoud, Leen Abu Safie, Hadeel El Bardisy, Fawz S. Al Harthi, Abdulraheem Alshareef, Bandar A. Suliman, Saleh A. Alqahtani, Abdulaziz Almalik, May Alrashed, Salam Massadeh, Vincent Mooser, Mark Lathrop, Yaseen M. Arabi, Hamdi Mbarek, Chadi Saad, Wadha Al‐Muftah, Radja Badji, Asma Al Thani, Said I. Ismail, Ali G. Gharavi, Malak S. Abedalthagafi, J. Brent Richards, David B. Goldstein, Krzysztof Kiryluk

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensOntario GenomicsMcGill Genome CentreColumbia CollegeMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchKing Abdulaziz City for Science and TechnologyJewish General HospitalPublic Health AgencyNational Institutes of HealthQatar FoundationPublic Health Agency of CanadaCancer Research UKGénome QuébecGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésBiologyCandidate geneGeneGeneticsPopulationLoss functionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Exome sequencingMutationDiseaseMedicineInternal medicinePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent report found that rare predicted loss-of-function (pLOF) variants across 13 candidate genes in TLR3- and IRF7-dependent type I IFN pathways explain up to 3.5% of severe COVID-19 cases. We performed whole-exome or whole-genome sequencing of 1,934 COVID-19 cases (713 with severe and 1,221 with mild disease) and 15,251 ancestry-matched population controls across four independent COVID-19 biobanks. We then tested if rare pLOF variants in these 13 genes were associated with severe COVID-19. We identified only one rare pLOF mutation across these genes amongst 713 cases with severe COVID-19 and observed no enrichment of pLOFs in severe cases compared to population controls or mild COVID-19 cases. We find no evidence of association of rare loss-of-function variants in the proposed 13 candidate genes with severe COVID-19 outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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