Comparison of longitudinal SARS-CoV-2 nasopharyngeal specimens reveals the transcriptomic COVIDome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Objective SARS-Cov-2 is well established to introduce a cytokine-like storm among select individuals that results in multisystem failure and death. Comorbidities, age, oxygen status, and real-time appraisal of inflammatory markers in the blood have been used to risk stratify patients, however, these clinical markers do not comprehensively characterize the at-risk population or disease course. To understand the molecular underpinnings of the primary site of SARS-CoV-2 infection, here, we interrogated the transcriptomic profile of the nasopharyngeal tissue among paired SARS-CoV-2 specimens. Methods/Case Report We performed ribosomal depletion RNAseq on 24 primary samples, including 16 paired samples from 8 unique patients who converted between SARS-CoV-2 negative and positive status via clinical diagnostic qRT-PCR. Additional targeted qRT-PCR was performed for ACE2 and TMPRSS2 in an extension sample of 54 paired specimens from 27 unique patients who converted in their SARS-CoV-2 status on the basis of the qRT- PCR test. Differential gene expression, differential correlative expression with ACE2, and correlative expression with viral load was used to identify genes, which were integral to SARS-CoV-2 pathogenesis, so termed the COVIDome. Gene ontologies, pathways, and reactive infiltrate was assessed between specimens and compared with measures of clinical outcome using regression with appropriate correction for multiple hypotheses. Results (if a Case Study enter NA) We observed significant enrichment for ontologies of lymphocyte activation, specifically interferon gamma signaling; (P<1E-20) and platelet activation (P<1E-5). Genes specifically enriched across all three modules included: ADAMDEC1, EPSTI1, GRIP2, IRF7, KLHDC7B, OAS3, OASL, PIK3R4, RSAD2, and XAF1. Using CIBERSORT to approximate immune cell populations from bulk RNA, we observed and enrichment for CD4 immune cells, which was associated with viral status (P<0.01) while high-risk gene signatures were associated with measures of clinical outcome (P<0.05). Conclusion We characterized the pathogenesis of SARS-CoV-2 in longitudinal nasopharyngeal samples of COVID- 19 patients and related these molecular manifestations with measures of clinical outcome. As proof of principal, our findings suggest additional study in a large, longitudinal extension sample is warranted to validate and assess molecular features of clinical outcome associated with 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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».