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Enregistrement W4205790614 · doi:10.1101/2022.01.10.21268250

Cohort-specific serological recognition of SARS-CoV-2 variant RBD antigens

2022· preprint· en· W4205790614 sur OpenAlexaff
Douglas D. Fraser, Michael R. Miller, Claudio M. Martin, Marat Slessarev, P. F. Hahn, Ian Higgins, Christopher Melo, M.A. Pest, Nate Rothery, Xiaoqin Wang, Johannes Zeidler, Jorge A. Cruz-Aguado

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvalescenceSerologyAntigenAntibodyMedicineImmunologyPopulationVirologyCohortInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Estimating the response of different cohorts (e.g. vaccinated or critically ill) to new SARS-CoV-2 variants is important to customize measures of control. Thus, our goal was to evaluate binding of antibodies from sera of infected and vaccinated people to different antigens expressed by SARS-CoV-2 variants. Methods We compared sera from vaccinated donors with sera from four patient/donor cohorts: critically ill patients admitted to an intensive care unit (split in sera collected between 2 and 7 days after admission and more than ten days later), a NIBSC/WHO reference panel of SARS-CoV-2 positive individuals, and ambulatory or hospitalized (but not critically ill) positive donors. Samples were tested with an anti-SARS-CoV-2 IgG serological assay designed with microplates coated with a SARS-CoV-2 RBD recombinant antigen. The same sample sets were also tested with microplates coated with antigens harbouring RBD mutations present in eleven of the most widespread variants. Results Sera from vaccinated individuals exhibited higher antibody binding (P<0.001) than sera from infected (but not critically ill) individuals when tested against the WT and each of 11 variants’ RBD. The optical density generated by sera from non-critically ill convalescence individuals upon binding to variant’s antigens was different (P<0.05) from that of the WT in some variants—noteworthy, Beta, Gamma, Delta, and Delta Plus variants. Conclusions Understanding differences in binding and neutralizing antibody titers against WT vs variant RBD antigens from different donor cohorts can help design variant-specific immunoassays and complement other diagnostic and clinical data to evaluate the epidemiology of new variants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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