The relationship between cytokine and neutrophil gene network distinguishes SARS-CoV-2–infected patients by sex and age
Notice bibliographique
Résumé
The fact that the COVID-19 fatality rate varies by sex and age is poorly understood. Notably, the outcome of SARS-CoV-2 infections mostly depends on the control of cytokine storm and the increasingly recognized pathological role of uncontrolled neutrophil activation. Here, we used an integrative approach with publicly available RNA-Seq data sets of nasopharyngeal swabs and peripheral blood leukocytes from patients with SARS-CoV-2, according to sex and age. Female and young patients infected by SARS-CoV-2 exhibited a larger number of differentially expressed genes (DEGs) compared with male and elderly patients, indicating a stronger immune modulation. Among them, we found an association between upregulated cytokine/chemokine- and downregulated neutrophil-related DEGs. This was correlated with a closer relationship between female and young subjects, while the relationship between male and elderly patients was closer still. The association between these cytokine/chemokines and neutrophil DEGs is marked by a strongly correlated interferome network. Here, female patients exhibited reduced transcriptional levels of key proinflammatory/neutrophil-related genes, such as CXCL8 receptors (CXCR1 and CXCR2), IL-1β, S100A9, ITGAM, and DBNL, compared with male patients. These genes are well known to be protective against inflammatory damage. Therefore, our work suggests specific immune-regulatory pathways associated with sex and age of patients infected with SARS-CoV-2 and provides a possible association between inverse modulation of cytokine/chemokine and neutrophil transcriptional signatures.
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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) | 0,002 | 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 ».