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Enregistrement W3120046290 · doi:10.3389/fimmu.2020.601886

HLA, Immune Response, and Susceptibility to COVID-19

2021· review· en· W3120046290 sur OpenAlexaff
Fataneh Tavasolian, Mohsen Rashidi, Gholamreza Hatam, Marjan Jeddi, Ahmad Zavaran Hosseini, Sayed Hussain Mosawi, Elham Abdollahi, Robert D. Inman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoArthritis SocietyUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman leukocyte antigenImmunologyPandemicDiseaseCoronavirusAntigenImmune systemVirologyMedicineOriginal antigenic sinCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyInfectious disease (medical specialty)Antigenic driftInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The severe acute respiratory syndrome caused by Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) that appeared in December 2019 has precipitated the global pandemic Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). However, in many parts of Africa fewer than expected cases of COVID-19, with lower rates of mortality, have been reported. Individual human leukocyte antigen (HLA) alleles can affect both the susceptibility and the severity of viral infections. In the case of COVID-19 such an analysis may contribute to identifying individuals at higher risk of the disease and the epidemiological level to understanding the differences between countries in the epidemic patterns. It is also recognized that first antigen exposure influences the consequence of subsequent exposure. We thus propose a theory incorporating HLA antigens, the "original antigenic sin (OAS)" effect, and presentation of viral peptides which could explain with differential susceptibility or resistance to SARS-CoV-2 infections.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations127
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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