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Enregistrement W4393432473 · doi:10.5281/zenodo.7532781

Datasets and Scripts associated with "Transposable elements are associated with the variable response to influenza infection"

2023· dataset· en· W4393432473 sur OpenAlexaff
Xun Chen, Alain Pacis, Katherine A Aracena, Tony Kwan, Cristian Groza, Yen‐Lung Lin, Renata Sindeaux, Vania Yotova, Albéna Pramatarova, Marie-Michelle Simon, Tomi Pastinen, Luis B. Barreiro, Guillaume Bourque

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill Genome CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransposable elementScripting languageVariable (mathematics)BiologyComputational biologyGeneticsVirologyComputer scienceMathematicsGeneProgramming languageGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scripts and datasets included here were used for the main analyses in the article "Transposable elements are associated with the variable response to influenza infection" (BioRxiv doi: https://doi.org/10.1101/2022.05.10.491101). Study Summary: Influenza A virus (IAV) infections are frequent every year and result in a range of disease severity. Given that the regulation of transposable elements (TEs) contributes to the activation of innate immunity, we wanted to explore their potential role in this variability. Transcriptome profiling in monocyte-derived macrophages from 39 individuals following IAV infection revealed significant inter-individual variation in viral load post-infection. Using ATAC-seq we identified a set of TE families with either enhanced or reduced accessibility upon infection. Of the enhanced families, 15 showed high variability between individuals and had distinct epigenetic profiles. Motif analysis showed an association with known immune regulators (e.g., BATFs, FOSs/JUNs, IRFs, STATs, NFkBs, NFYs, and RELs) in stably enriched TE families and with other factors in variable families, including KRAB-ZNFs. We also observed a strong association between basal TE transcripts and viral load post infection and showed that TEs, and host factors regulating TEs, were predictive of the response. Our findings shed light on the variable transcriptional and epigenetic response to infection and the role TEs and KRAB-ZNFs may play in inter-individual variation in immunity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1300,052

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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