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Enregistrement W3205576281 · doi:10.1038/s41590-021-01030-z

A global effort to dissect the human genetic basis of resistance to SARS-CoV-2 infection

2021· review· en· W3205576281 sur OpenAlexaff
Evangelos Andreakos, Laurent Abel, Donald C. Vinh, Elżbieta Kaja, Beth A. Drolet, Qian Zhang, Cliona O’Farrelly, Giuseppe Novelli, Carlos Rodríguez‐Gallego, Filomeen Haerynck, Carolina Prando, Aurora Pujol, Paul Bastard, Catherine M. Biggs, Benedetta Bigio, Bertrand Boisson, Alexandre Bolze, Анастасія Бондаренко, Petter Brodin, Samya Chakravorty, John Christodoulou, Aurélie Cobat, Antônio Condino‐Neto, Stefan N. Constantinescu, Hagit Baris Feldman, Jacques Fellay, Carlos Flores, Rabih Halwani, Emmanuelle Jouanguy, YL Lau, Isabelle Meyts, Trine H. Mogensen, Satoshi Okada, Keisuke Okamoto, Tayfun Özçelık, Qiang Pan‐Hammarström, Rebeca Pérez de Diego, Anna M. Planas, Anne Puel, Lluís Quintana‐Murci, Laurent Rénia, Igor Resnick, Anna Šedivá, Anna Shcherbina, Ondřej Slabý, Ivan Tancevski, Stuart E. Turvey, K. M. Furkan Uddin, Diederik van de Beek, Mayana Zatz, Paweł Zawadzki, Shen‐Ying Zhang, Helen C. Su, Jean‐Laurent Casanova, András N. Spaan

Notice bibliographique

RevueNature Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMercatus Center, George Mason UniversityFondation pour la Recherche MédicaleGeneralitat de CatalunyaHellenic Foundation for Research and InnovationEuropean CommissionCentres de Recerca de CatalunyaInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFondation du SouffleSt. Giles FoundationGeorge Mason UniversityScience Foundation IrelandRegione LazioYale UniversityNational Institutes of HealthFisher Center for Alzheimer's Research FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteAgence Nationale de la RechercheGeorgia Clinical and Translational Science AllianceNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyImmunologyVirologyChemokine receptorAsymptomaticDiseaseGeneticsChemokineInflammationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 infections display tremendous interindividual variability, ranging from asymptomatic infections to life-threatening disease. Inborn errors of, and autoantibodies directed against, type I interferons (IFNs) account for about 20% of critical COVID-19 cases among SARS-CoV-2-infected individuals. By contrast, the genetic and immunological determinants of resistance to infection per se remain unknown. Following the discovery that autosomal recessive deficiency in the DARC chemokine receptor confers resistance to Plasmodium vivax, autosomal recessive deficiencies of chemokine receptor 5 (CCR5) and the enzyme FUT2 were shown to underlie resistance to HIV-1 and noroviruses, respectively. Along the same lines, we propose a strategy for identifying, recruiting, and genetically analyzing individuals who are naturally resistant to SARS-CoV-2 infection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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