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Enregistrement W3211125258 · doi:10.1097/iae.0000000000003320

LOW VULNERABILITY OF THE POSTERIOR EYE SEGMENT TO SARS-COV-2 INFECTION

2021· article· en· W3211125258 sur OpenAlexaff
Steffen E. Künzel, Thore Bürgel, Sandrine H. Künzel, Dominika Pohlmann, Oliver Zeitz, Antonia M. Joussen, Alexandre Dubrac

Notice bibliographique

RevueRetina · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoroidRetinaRetinalBiologyCellCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiomarkerCell typePathologyOphthalmologyMedicineGeneticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Retinal manifestations have been described in COVID-19 patients, but it is unknown whether SARS-CoV-2, the causal agent in COVID-19, can directly infect posterior ocular tissues. Here, we investigate SARS-CoV-2 host factor gene expression levels and their distribution across retinal and choroidal cell types. METHODS: Query of single-cell RNA sequencing data from human retina and choroid. RESULTS: We find no relevant expression of two key genes involved in SARS-CoV-2 entry, ACE2 and TMPRSS2, in retinal cell types. By contrast, scarce expression levels could be detected in choroidal vascular cells. CONCLUSION: Given the current understanding of viral host cell entry, these findings suggest a low vulnerability of the posterior eye segment to SARS-CoV-2 with a potential weak spot in the vasculature, which could play a putative causative role in ocular lesions in COVID-19 patients. This may qualify the vasculature of the human posterior eye segment as an in vivo biomarker for life-threatening vascular occlusions in COVID-19 patients.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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