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Enregistrement W3203153542 · doi:10.4049/jimmunol.2100606

SARS-CoV-2–Reactive Mucosal B Cells in the Upper Respiratory Tract of Uninfected Individuals

2021· article· en· W3203153542 sur OpenAlexafffund
Yanling Liu, Patrick Budylowski, Shilan Dong, Zhijie Li, Sofiya Goroshko, Leslie Y. T. Leung, Eyal Grunebaum, Paolo Campisi, Evan J. Propst, Nikolas E. Wolter, James M. Rini, Amin Zia, Mario Ostrowski, Götz R. A. Ehrhardt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSickKids FoundationPrivy Council OfficeHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésRespiratory tractSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakRespiratory systemMedicineRespiratory tract infectionsVirologyMicrobiologyImmunologyBiologyPathologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 is a respiratory pathogen that can cause severe disease in at-risk populations but results in asymptomatic infections or a mild course of disease in the majority of cases. We report the identification of SARS-CoV-2-reactive B cells in human tonsillar tissue obtained from children who were negative for coronavirus disease 2019 prior to the pandemic and the generation of mAbs recognizing the SARS-CoV-2 Spike protein from these B cells. These Abs showed reduced binding to Spike proteins of SARS-CoV-2 variants and did not recognize Spike proteins of endemic coronaviruses, but subsets reacted with commensal microbiota and exhibited SARS-CoV-2-neutralizing potential. Our study demonstrates pre-existing SARS-CoV-2-reactive Abs in various B cell populations in the upper respiratory tract lymphoid tissue that may lead to the rapid engagement of the pathogen and contribute to prevent manifestations of symptomatic or severe disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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