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Enregistrement W4396937999 · doi:10.3390/v16050785

Modulation of Paracellular Permeability in SARS-CoV-2 Blood-to-Brain Transcytosis

2024· article· en· W4396937999 sur OpenAlexfundno aff
Taylor E. Martinez, Karthick Mayilsamy, Shyam S. Mohapatra

Notice bibliographique

RevueViruses · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityFlorida Department of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésTranscytosisParacellular transportBlood–brain barrierTight junctionEndocytosisCaveolaeBiologyReceptorCell biologyVascular permeabilityClathrinEndotheliumImmunologyCentral nervous systemPermeability (electromagnetism)Signal transductionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 primarily infects the lungs via the ACE2 receptor but also other organs including the kidneys, the gastrointestinal tract, the heart, and the skin. SARS-CoV-2 also infects the brain, but the hematogenous route of viral entry to the brain is still not fully characterized. Understanding how SARS-CoV-2 traverses the blood-brain barrier (BBB) as well as how it affects the molecular functions of the BBB are unclear. In this study, we investigated the roles of the receptors ACE2 and DPP4 in the SARS-CoV-2 infection of the discrete cellular components of a transwell BBB model comprising HUVECs, astrocytes, and pericytes. Our results demonstrate that direct infection on the BBB model does not modulate paracellular permeability. Also, our results show that SARS-CoV-2 utilizes clathrin and caveolin-mediated endocytosis to traverse the BBB, resulting in the direct infection of the brain side of the BBB model with a minimal endothelial infection. In conclusion, the BBB is susceptible to SARS-CoV-2 infection in multiple ways, including the direct infection of endothelium, astrocytes, and pericytes involving ACE2 and/or DPP4 and the blood-to-brain transcytosis, which is an event that does not require the presence of host receptors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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