Transcriptomics unravels molecular changes associated with cilia and COVID-19 in chronic rhinosinusitis with nasal polyps
Notice bibliographique
Résumé
Chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) is a common upper respiratory tract complication where the pathogenesis is largely unknown. Herein, we investigated the transcriptome profile in nasal mucosa biopsies of CRSwNP patients and healthy individuals. We further integrated the transcriptomics data with genes located in chromosomal regions containing genome-wide significant gene variants for COVID-19. Among the most significantly upregulated genes in polyp mucosa were CCL18, CLEC4G, CCL13 and SLC9A3. Pathways involving "Ciliated epithelial cells" were the most differentially expressed molecular pathways when polyp mucosa and non-polyp mucosa from the same patient was compared. Natural killer T-cell (NKT) and viral pathways were the most statistically significant pathways in the mucosa of CRSwNP patients compared with those of healthy control individuals. Upregulated genes in polyp mucosa, located within the genome-wide associated regions of COVID-19, included LZTFL1, CCR9, SLC6A20, IFNAR1, IFNAR2 and IL10RB. Interestingly, the second most over-expressed gene in our study, CLEC4G, has been shown to bind directly to SARS-CoV-2 spike's N-terminal domain and mediate its entry and infection. Our results on altered expression of genes related to cilia and viruses point to the de-regulation of viral defenses in CRSwNP patients, and may give clues to future intervention strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».