Differential expression of Angiotensin-Converting Enzyme 2 in Nasal Tissue of Patients with Chronic Rhinosinusitis with Nasal Polyps
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) became a pandemic and a global health emergency. The SARS-CoV-2 receptor angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is highly expressed in nasal epithelial cells and plays a major role in cellular entry leading to infection. High expression of ACE2 has been suggested to be a potential risk factor for virus infection and disease severity. However the profile of ACE2 gene expression in diseases of the upper airways remains poorly understood. We herein investigated ACE2 gene expression in the nasal tissues of a cohort of Swedish patients with chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNPs) using RT-qPCR. ACE2 mRNA expression was significantly reduced in the nasal mucosa of CRSwNP patients compared to that of controls. Moreover, we observed a sex-dependant difference in nasal ACE2 expression, where significantly lower levels of the ACE2 transcript were detected in the nasal mucosa of only female CRSwNP patients. These findings indicate that CRSwNP patients with a decrease in ACE2 gene expression may thereby be less prone to be infected by SARS-CoV-2. These results enhance our understanding on the profile of ACE2 expression in the nasal mucosa of patients with upper airway diseases, and their susceptibility to infection with SARS-CoV-2.
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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) | 0,001 | 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 ».