Guardians of the oral and nasopharyngeal galaxy: <scp>IgA</scp> and protection against <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 infection*
Notice bibliographique
Résumé
In early 2020, a global emergency was upon us in the form of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. While horrific in its health, social and economic devastation, one silver lining to this crisis has been a rapid mobilization of cross-institute, and even cross-country teams that shared common goals of learning as much as we could as quickly as possible about the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and how the immune system would respond to both the virus and COVID-19 vaccines. Many of these teams were formed by women who quickly realized that the classical model of "publish first at all costs" was maladaptive for the circumstances and needed to be supplanted by a more collaborative solution-focused approach. This review is an example of a collaboration that unfolded in separate countries, first Canada and the United States, and then also Israel. Not only did the collaboration allow us to cross-validate our results using different hands/techniques/samples, but it also took advantage of different vaccine types and schedules that were rolled out in our respective home countries. The result of this collaboration was a new understanding of how mucosal immunity to SARS-CoV-2 infection vs COVID-19 vaccination can be measured using saliva as a biofluid, what types of vaccines are best able to induce (limited) mucosal immunity, and what are potential correlates of protection against breakthrough infection. In this review, we will share what we have learned about the mucosal immune response to SARS-CoV-2 and to COVID-19 vaccines and provide a perspective on what may be required for next-generation pan-sarbecoronavirus vaccine approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».