Identification of Cell Types and Transcriptome Landscapes of Porcine Epidemic Diarrhea Virus–Infected Porcine Small Intestine Using Single-Cell RNA Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Swine coronavirus-porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) with specific susceptibility to pigs has existed for decades, and recurrent epidemics caused by mutant strains have swept the world again since 2010. In this study, single-cell RNA sequencing was used to perform for the first time, to our knowledge, a systematic analysis of pig jejunum infected with PEDV. Pig intestinal cell types were identified by representative markers and identified a new tuft cell marker, DNAH11. Excepting enterocyte cells, the goblet and tuft cells confirmed susceptibility to PEDV. Enrichment analyses showed that PEDV infection resulted in upregulation of cell apoptosis, junctions, and the MAPK signaling pathway and downregulation of oxidative phosphorylation in intestinal epithelial cell types. The T cell differentiation and IgA production were decreased in T and B cells, respectively. Cytokine gene analyses revealed that PEDV infection downregulated CXCL8, CXCL16, and IL34 in tuft cells and upregulated IL22 in Th17 cells. Further studies found that infection of goblet cells with PEDV decreased the expression of MUC2, as well as other mucin components. Moreover, the antimicrobial peptide REG3G was obviously upregulated through the IL33-STAT3 signaling pathway in enterocyte cells in the PEDV-infected group, and REG3G inhibited the PEDV replication. Finally, enterocyte cells expressed almost all coronavirus entry factors, and PEDV infection caused significant upregulation of the coronavirus receptor ACE2 in enterocyte cells. In summary, this study systematically investigated the responses of different cell types in the jejunum of piglets after PEDV infection, which deepened the understanding of viral pathogenesis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».