Molecular Understanding of ACE-2 and HLA-Conferred Differential Susceptibility to COVID-19: Host-Directed Insights Opening New Windows in COVID-19 Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The genetic variants of HLAs (human leukocyte antigens) play a crucial role in the virus-host interaction and pathology of COVID-19. The genetic variants of HLAs not only influence T cell immune responses but also B cell immune responses by presenting a variety of peptide fragments of invading pathogens. Peptide cocktail vaccines produced by using various conserved HLA-A2 epitopes provoke substantial specific CD8+ T cell responses in experimental animals. The HLA profiles vary among individuals and trigger different T cell-mediated immune responses in COVID-19 infections. Those with HLA-C*01 and HLA-B*44 are highly susceptible to the disease. However, HLA-A*02:01, HLA-DR*03:01, and HLA-Cw*15:02 alleles show resistance to SARS infection. Understanding the genetic association of HLA with COVID-19 susceptibility and severity is important because it can help in studying the transmission of COVID-19 and its physiopathogenesis. The HLA-C*01 and B*44 allele pathways can be studied to gain insight into disease transmission and physiopathogenesis. Therefore, integrating HLA testing is suggested in the ongoing pandemic, which will help in the rapid identification of highly susceptible populations worldwide and possibly acclimate vaccine development. Therefore, understanding the correlation between HLA and SARS-CoV-2 is critical in opening new insights into COVID-19 therapeutics, based on previous studies conducted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».