Comparison of upper and lower airway expression of SARS-COV-2 receptors in mild allergic asthmatics
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2 virus infects host cells through ACE2 and TMPRSS2 receptors. Protein levels of ACE2 and TMPRSS2 have not been assessed in allergic airways. Methods: We collected biopsies of endobronchial tissue from steroid-naïve mild allergic asthmatics (AA n=23) and non-asthmatic controls (NA n=11), and inferior nasal turbinate tissue from AA with allergic rhinitis (AR n=8) and non-AA/AR controls (NR n=5). Tissue was immune-stained for SARS-CoV-2 receptor ACE2 and surface protein TMPRSS2. The number of immuno-positive cells in epithelium and laminae propria was expressed per mm2 of tissue. Results: The number of cells expressing ACE2 was higher in AA endobronchial tissue compared to NA control and AR nasal tissue. TMPRSS2 was higher in AR nasal tissue compared to NR control, and higher in control NA endobronchial tissue versus control NR nasal tissue. Co-expression of ACE2+TMPRSS2 was higher in AA endobronchial tissue versus NA control and trending higher in AR nasal tissue versus NR control (p=0.08). Conclusion: Overall, ACE2 is more highly expressed in endobronchial tissue versus nasal tissue, suggesting SARS-CoV-2 may more readily infect lower versus upper airways. It is unknown whether the higher expression of ACE2 and ACE2+TMPRSS2 observed in the airways of mild allergic asthmatic donors versus control donors translates to higher susceptibility to infection.
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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) | 0,002 | 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 ».