ACE2 polymorphisms impact COVID-19 severity in obese patients
Notice bibliographique
Résumé
A strong association between obesity and COVID-19 complications and a lack of prognostic factors that explain the unpredictable severity among these patients still exist despite the various vaccination programs. The expression of angiotensin converting enzyme 2 (ACE2), the main receptor for severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2), is enhanced in obese individuals. The occurrence of frequent genetic single nucleotide polymorphisms (SNPs) in ACE2 is suggested to increase COVID-19 severity. Accordingly, we hypothesize that obesity-associated ACE2 polymorphisms increase the severity of COVID-19. In this study, we profiled eight frequently reported ACE2 SNPs in a cohort of lean and obese COVID-19 patients (n = 82). We highlight the significant association of rs2285666, rs2048683, rs879922, and rs4240157 with increased severity in obese COVID-19 patients as compared to lean counterparts. These co-morbid-associated SNPs tend to positively correlate, hence proposing possible functional cooperation to ACE2 regulation. In obese COVID-19 patients, rs2285666, rs879922, and rs4240157 are significantly associated with increased blood nitrogen urea and creatinine levels. In conclusion, we highlight the contribution of ACE2 SNPs in enhancing COVID-19 severity in obese individuals. The results from this study provide a basis for further investigations required to shed light on the underlying mechanisms of COVID-19 associated SNPs in COVID-19 obese patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».