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Enregistrement W4385686837 · doi:10.4049/jimmunol.210.supp.71.30

SARS-CoV-2 and SARS-CoV-2 Spike protein S1 subunit Trigger Proinflammatory Response in Macrophages in the Absence of Productive Infection

2023· article· en· W4385686837 sur OpenAlexaff
Lindsay Grace Miller, Kim Chiok, Santanu Bose, Tanya A. Miura

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProinflammatory cytokineDownregulation and upregulationChemokineCXCL10Immune systemImmunologyMacrophageTumor necrosis factor alphaBiologyProtein subunitInflammationVirologyMedicineIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the hallmarks of critically ill COVID-19 patients infected with SARS-CoV-2 is exaggerated inflammatory response. Though macrophages mediate inflammatory responses and can produce pro-inflammatory cytokines to eliminate pathogens, infection with SARS-CoV-2 has been shown to cause immune dysfunction, leading to hyperinflammation in the lungs. To further understand the role of macrophages in hyperinflammatory responses during SARS-CoV-2 infection, we infected a THP-1 human derived macrophage cell line with SARS-CoV-2. Our results show that, though macrophages do not support viral replication, infection with SARS-CoV-2 still results in the upregulation of the mRNA of cytokines TNFα and CXCL10, which are markers of COVID-related hyperinflammation. In addition, we identified SARS-CoV-2 Spike protein S1 subunit as one viral factor involved in the upregulation of cytokines in macrophages. We show that glycosylated, soluble S1 protein can upregulate TNFα and CXCL10 mRNAs, as well as the secretion of TNFα, in macrophages in the absence of virus infection. Therefore, macrophage activation by the S1 subunit and SARS-CoV-2 infection may contribute to the hyperinflammation in the lungs seen in critically ill patients through the upregulation of proinflammatory cytokines such as TNFα and CXCL10. Supported by NIH grant (R01 AI083387), Washington Research Foundation, and NIH NIGMS Predoctoral Biotechnology Training Grant 5T32GM008336

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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