Intronic regulation of SARS-CoV-2 receptor (ACE2) expression mediated by immune signaling and oxidative stress pathways
Notice bibliographique
Résumé
The angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) protein is a key catalytic regulator of the renin-angiotensin system (RAS), involved in fluid homeostasis and blood pressure modulation. ACE2 also serves as a cell-surface receptor for some coronaviruses such as SARS-CoV and SARS-CoV-2 . Improved characterization of ACE2 regulation may help us understand the effects of pre-existing conditions on COVID-19 incidence, as well as pathogenic dysregulation following viral infection. Here, we perform bioinformatic analyses to hypothesize on ACE2 gene regulation in two different physiological contexts, identifying putative regulatory elements of ACE2 expression. We perform functional validation of our computational predictions via targeted CRISPR-Cas9 deletions of these elements in vitro , finding them responsive to immune signaling and oxidative-stress pathways. This contributes to our understanding of ACE2 gene regulation at baseline and immune challenge. Our work supports pursuit of these putative mechanisms in our understanding of infection/disease caused by current, and future, SARS-related viruses such as SARS-CoV-2 .
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».