Implication of myddosome complex genetic variants in outcome severity of COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE(S): During a viral infection, the immune response is mediated by the toll-like receptors and myeloid differentiation Factor 88 (MyD88) that play an important role sensing infections such as SARS-CoV-2 which has claimed the lives of more than 6.8 million people around the world. METHODS: We carried out a cross-sectional with a population of 618 SARS-CoV-2-positive unvaccinated subjects and further classified based on severity: 22% were mild, 34% were severe, 26% were critical, and 18% were deceased. Toll Like Receptor 7 (TLR7) single-nucleotide polymorphisms (rs3853839, rs179008, rs179009, and rs2302267) and MyD88 (rs7744) were genotyped using TaqMan OpenArray. The association of polymorphisms with disease outcomes was performed by logistic regression analysis adjusted by covariates. RESULTS: A significant association of rs3853839 and rs7744 of the TLR7 and MyD88 genes, respectively, was found with COVID-19 severity. The G/G genotype of the rs3853839 TLR7 was associated with the critical outcome showing an Odd Ratio = 1.98 (95% IC = 1.04-3.77). The results highlighted an association of the G allele of MyD88 gene with severe, critical and deceased outcomes. Furthermore, in the dominant model (AG + GG vs. AA), we observed an Odd Ratio = 1.70 (95% CI = 1.02-2.86) with severe, Odd Ratio = 1.82 (95% CI = 1.04-3.21) with critical, and Odd Ratio = 2.44 (95% CI = 1.21-4.9) with deceased outcomes. CONCLUSION: To our knowledge this work represents an innovative report that highlights the significant association of TLR7 and MyD88 gene polymorphisms with COVID-19 outcomes and the possible implication of the MyD88 variant with D-dimer and IFN-α concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».