SARS-CoV-2 Brain Regional Detection, Histopathology, Gene Expression, and Immunomodulatory Changes in Decedents with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Brains of 42 COVID-19 decedents and 107 non-COVID-19 controls were studied. RT-PCR screening of 16 regions from 20 COVID-19 autopsies found SARS-CoV-2 E gene viral sequences in 7 regions (2.5% of 320 samples), concentrated in 4/20 subjects (20%). Additional screening of olfactory bulb (OB), amygdala (AMY) and entorhinal area for E, N1, N2, RNA-dependent RNA polymerase, and S gene sequences detected one or more of these in OB in 8/21 subjects (38%). It is uncertain whether these RNA sequences represent viable virus. Significant histopathology was limited to 2/42 cases (4.8%), one with a large acute cerebral infarct and one with hemorrhagic encephalitis. Case-control RNAseq in OB and AMY found more than 5000 and 700 differentially expressed genes, respectively, unrelated to RT-PCR results; these involved immune response, neuronal constituents, and olfactory/taste receptor genes. Olfactory marker protein-1 reduction indicated COVID-19-related loss of OB olfactory mucosa afferents. Iba-1-immunoreactive microglia had reduced area fractions in cerebellar cortex and AMY, and cytokine arrays showed generalized downregulation in AMY and upregulation in blood serum in COVID-19 cases. Although OB is a major brain portal for SARS-CoV-2, COVID-19 brain changes are more likely due to blood-borne immune mediators and trans-synaptic gene expression changes arising from OB deafferentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».