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Enregistrement W4313382980 · doi:10.4049/jimmunol.204.supp.93.18

Expression of chemokines and cytokines in influenza A and B patients have a significant correlation to the levels of serum miRNAs

2020· article· en· W4313382980 sur OpenAlexaff
Sreekumar Othumpangat, Lindsley G William, Donald H. Beezhold, Michael L. Kashon, Carmen N. Burrell, Samira Mubareka, John D. Noti

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemokinemicroRNAImmunologyInfluenza A virusBiologyImmune systemVirusCD8VirologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several host cytokines display differential expression in blood plasma and serum levels during influenza virus infection. Influenza may induce a T helper 2 polarized immune response leading to the activation of cytotoxic CD8+ T cells followed by expression of interleukins (IL). MiRNAs are remarkably stable and are key regulators of mRNA transcripts for proteins. MiRNAs are involved in the regulation of influenza virus replication in many cell types. During the 2015–16 and 2016–17 influenza season, we collected blood samples from patients infected with influenza to identify the role of serum miRNAs and cytokines. In influenza B patients, 76 miRNAs were differentially expressed compared to healthy subjects (p < 0.05), while 26 exosome miRNAs were differentially expressed in influenza A patients (p < 0.05). Of these miRNAs, 11 were expressed in both influenza A and B patients. The miRNAs that were differentially regulated between influenza A and B patients included miRNA-21, miR-191-5p, miR-324-5p and miR-199a-5p. MiR-21 is reported to target IP-10. Multiplex analysis of chemokines and cytokines showed that expression of IP-10 was highest in both A and B patients. In addition, influenza A patients showed increased expression of IFNα-2, GM-CSF, IL-13, IL-17, IL-1β, IL-6 and TNF-α, while influenza B patients showed only increase in IL-1α. MiR-150-5p expression showed a high correlation with MCP-1. MiR-133a-3p potentially targets both IL-17A and IL-1b and IL-15 potentially is targeted by miR-885 and miR-122, indicating that some cytokines were targeted by more than one miRNA. Our study shows that specific circulating miRNAs may be expressed by infected lung cells and that these miRNAs may be involved in the inflammatory responses to influenza.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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