Differential pre-pandemic IgA reactivity against SARS-CoV-2 and circulating human coronaviruses measured in milk collected in Uganda and the USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Uganda, like other African countries, has registered fewer COVID-19 cases and deaths per capita than non-African countries. The lower numbers of cases and deaths in Uganda might be due to pre-existing cross-immunity induced by zoonotic coronaviruses or circulating common cold human coronaviruses (HCoVs) before the COVID-19 pandemic. In order to test this premise, we compared IgA reactivity to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and HCoVs in breast milk of US and rural Ugandan mothers collected in 2018 before the COVID-19 epidemic. Ugandan and US pre-pandemic breast milk samples were run in duplicate on enzyme-linked immunoadsorbent assay (ELISA) to measure specific IgA antibody reactivity to the spike proteins of SARS-CoV-2, human coronaviruses (HCoV) NL63, OC43, HKU1, and 229E. Pooled plasma from US COVID-19 positive and negative cases were employed as positive and negative controls, respectively. One Ugandan pre-pandemic milk sample had remarkably high reactivity against all HCoVs and SARS-CoV-2 spike proteins. There was higher IgA reactivity against the betacoronavirus HCoV-OC43 in Ugandan pre-pandemic milk samples by comparison with US pre-pandemic milk samples (p = 0.018). By contrast, there was significantly higher IgA reactivity against the alphacoronaviruses HCoV-229E and HCoV-NL63 in US pre-pandemic milk samples by comparison with Ugandan pre-pandemic milk samples (p < 0.0001 and 0.035, respectively). Conclusion Some Ugandan mothers may have robust pre-existing immunity against SARS-CoV-2 due to cross-immunity induced by HCoVs which may be passed on to their infants via breastfeeding. The differential pre-pandemic reactivity of US mothers to HCoV 229E and HCoV NL63 may have contributed to suboptimal antibody responses to 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».