Genetic regulation of <i>OAS1</i> nonsense-mediated decay underlies association with risk of severe COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genomic regions have been associated with COVID-19 susceptibility and outcomes, including the chr12q24.13 locus encoding antiviral proteins OAS1-3. Here, we report genetic, functional, and clinical insights into genetic associations within this locus. In Europeans, the risk of hospitalized vs. non-hospitalized COVID-19 was associated with a single 19Kb-haplotype comprised of 76 OAS1 variants included in a 95% credible set within a large genomic fragment introgressed from Neandertals. The risk haplotype was also associated with impaired spontaneous but not treatment-induced SARS-CoV-2 clearance in a clinical trial with pegIFN-λ1. We demonstrate that two exonic variants, rs10774671 and rs1131454, affect splicing and nonsense-mediated decay of OAS1 . We suggest that genetically-regulated loss of OAS1 expression contributes to impaired spontaneous clearance of SARS-CoV-2 and elevated risk of hospitalization for COVID-19. Our results provide the rationale for further clinical studies using interferons to compensate for impaired spontaneous SARS-CoV-2 clearance, particularly in carriers of the OAS1 risk haplotypes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».