Previous infection with seasonal coronaviruses does not protect male Syrian hamsters from challenge with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 variants and seasonal coronaviruses continue to cause disease and coronaviruses in the animal reservoir pose a constant spillover threat. Importantly, understanding of how previous infection may influence future exposures, especially in the context of seasonal coronaviruses and SARS-CoV-2 variants, is still limited. Here we adopted a step-wise experimental approach to examine the primary immune response and subsequent immune recall toward antigenically distinct coronaviruses using male Syrian hamsters. Hamsters were initially inoculated with seasonal coronaviruses (HCoV-NL63, HCoV-229E, or HCoV-OC43), or SARS-CoV-2 pango B lineage virus, then challenged with SARS-CoV-2 pango B lineage virus, or SARS-CoV-2 variants Beta or Omicron. Although infection with seasonal coronaviruses offered little protection against SARS-CoV-2 challenge, HCoV-NL63-infected animals had an increase of the previously elicited HCoV-NL63-specific neutralizing antibodies during challenge with SARS-CoV-2. On the other hand, primary infection with HCoV-OC43 induced distinct T cell gene signatures. Gene expression profiling indicated interferon responses and germinal center reactions to be induced during more similar primary infection-challenge combinations while signatures of increased inflammation as well as suppression of the antiviral response were observed following antigenically distant viral challenges. This work characterizes and analyzes seasonal coronaviruses effect on SARS-CoV-2 secondary infection and the findings are important for pan-coronavirus vaccine design.
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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 | 0,000 |
| 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 ».