Multi-variate statistical and machine learning reveals the interplay between sex and age in antibody responses to <i>de novo</i> SARS-CoV-2 infection and vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Summary Prevention of negative COVID19 infection outcomes and infection/vaccine-acquired immunity is associated with the quality of antibody responses, whose variance by age and sex are poorly understood. Integrated, network approaches, identified sex and age effects in antibody responses and neutralization potential of de novo infection and vaccination throughout the Covid-19 pandemic. Cluster analysis found neutralization values followed SARS-CoV-2 specific receptor binding RIgG, spike SIgG and S and RIgA levels based on COVID19 status. Stochastic behavior tests and other analytical methods revealed sex differences only in persons <40y.o. Serum IgA antibody titers correlated with neutralization only in females 40-60y.o. Network analysis found males could improve IgA responses after vaccination dose 2, unlike >60y.o. females. Complex correlation analyses found vaccination induced less antibody isotype switching and neutralization in older persons, especially in females. Sex dependent antibody & neutralization behavior decayed fastest in older males and with vaccination. Such sex and age characterization by machine learning can direct studies integrating cell mediated responses to define yet elusive correlates of protection and inform age and sex precision-focused 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».