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Enregistrement W4221120097 · doi:10.3389/fviro.2022.862961

Serum Proteomics Identifies Immune Pathways and Candidate Biomarkers of Coronavirus Infection in Wild Vampire Bats

2022· article· en· W4221120097 sur OpenAlex
Daniel J. Becker, Guang-Sheng Lei, Michael G. Janech, Alison M. Bland, M. Brock Fenton, Nancy B. Simmons, Ryan F. Relich, Benjamin A. Neely

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Virology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyCollege of CharlestonIndiana UniversityNational Geographic Society
Mots-clésDesmodus rotundusBiologyProteomeImmune systemVirulenceProteomicsVirologyGeneGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The apparent ability of bats to harbor many virulent viruses without showing disease is likely driven by distinct immune responses that coevolved with mammalian flight and the exceptional longevity of this order. Yet our understanding of the immune mechanisms of viral tolerance is restricted to a small number of bat–virus relationships and remains poor for coronaviruses (CoVs), despite their relevance to human health. Proteomics holds particular promise for illuminating the immune factors involved in bat responses to infection, because it can accommodate especially low sample volumes (e.g., sera) and thus can be applied to both large and small bat species as well as in longitudinal studies where lethal sampling is necessarily limited. Further, as the serum proteome includes proteins secreted from not only blood cells but also proximal organs, it provides a more general characterization of immune proteins. Here, we expand our recent work on the serum proteome of wild vampire bats ( Desmodus rotundus ) to better understand CoV pathogenesis. Across 19 bats sampled in 2019 in northern Belize with available sera, we detected CoVs in oral or rectal swabs from four individuals (21.1% positivity). Phylogenetic analyses identified all RdRp gene sequences in vampire bats as novel α-CoVs most closely related to known human CoVs. Across 586 identified serum proteins, we found no strong differences in protein composition nor abundance between uninfected and infected bats. However, receiver operating characteristic curve analyses identified seven to 32 candidate biomarkers of CoV infection, including AHSG, C4A, F12, GPI, DSG2, GSTO1, and RNH1. Enrichment analyses using these protein classifiers identified downregulation of complement, regulation of proteolysis, immune effector processes, and humoral immunity in CoV-infected bats alongside upregulation of neutrophil immunity, overall granulocyte activation, myeloid cell responses, and glutathione processes. Such results denote a mostly cellular immune response of vampire bats to CoV infection and identify putative biomarkers that could provide new insights into CoV pathogenesis in wild and experimental populations. More broadly, applying a similar proteomic approach across diverse bat species and to distinct life history stages in target species could improve our understanding of the immune mechanisms by which wild bats tolerate viruses.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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