Single-cell transcriptome identifies FCGR3B upregulated subtype of alveolar macrophages in patients with critical COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Understanding host cell heterogeneity is critical for unraveling disease mechanism. Utilizing large-scale single-cell transcriptomics, we analyzed multiple tissue specimens from patients with life-threatening COVID-19 pneumonia, compared with healthy controls. We identified a subtype of monocyte-derived alveolar macrophages (MoAMs) where genes associated with severe COVID-19 comorbidities are significantly upregulated in bronchoalveolar lavage fluid of critical cases. FCGR3B consistently demarcated MoAM subset in different samples from severe COVID-19 cohorts and in CCL3L1 -upregulated cells from nasopharyngeal swabs. In silico findings were validated by upregulation of FCGR3B in nasopharyngeal swabs of severe ICU COVID-19 cases, particularly in older patients and those with comorbidities. Additional lines of evidence from transcriptomic data and in vivo of severe COVID-19 cases suggest that FCGR3B may identify a specific subtype of MoAM in patients with severe COVID-19 that may present a novel biomarker for screening and prognosis, as well as a potential therapeutic target.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».