HLA and red blood cell antigen genotyping in SARS-CoV-2 convalescent plasma donors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The SARS-CoV-2 pandemic has put significant additional pressure on healthcare systems throughout the world. The identification of at-risk population beyond age, pre-existing medical conditions and socioeconomic status has been the subject of only a small part of the global COVID-19 research so far. To this day, more data is required regarding the association between HLA allele and red blood cell (RBC) antigens’ expression in regard to SARS-CoV-2 infection susceptibility and virus clearance capability, and COVID-19 susceptibility, severity, and duration. Methods The phenotypes for ABO and RhD, and the genotypes for 37 RBC antigens and HLA-A, B, C, DRB1, DQB1 and DPB1 were determined using high throughput platforms (Luminex and Next-generation Sequencing) in 90 Caucasian convalescent plasma donors. The results were compared to expected reference frequencies, local and international databases, and literature. Results The AB group was significantly increased (1.5x, p=0.018) and a non-significant (2.2x, p=0.030) increase was observed for the FY*A allele frequency in the convalescent cohort (N=90) compared to reference frequencies. Some HLA alleles were found significantly overrepresented (HLA-B*44:02, C*05:01, DPB1*04:01, DRB1*04:01 and DRB1*07:01) or underrepresented (A*01:01, B51:01 and DPB1*04:02) in convalescent individuals compared to the local bone marrow registry population. Conclusion Our study of infection-susceptible but non-hospitalized Caucasian COVID-19 patients contributes to the global understanding of host genetic factors associated with SARS-CoV-2 infection susceptibility and severity of the associated disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».