Association of specific ACE2 and TMPRSS2 variants with circulatory cytokines of COVID-19 Emirati patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The COVID-19 pandemic represented one of the most significant challenges to researchers and healthcare providers. Several factors determine the disease severity, whereas none alone can explain the tremendous variability. The Single nucleotide variants (SNVs) in angiotensin-converting enzyme-2 (ACE2) and transmembrane serine protease type-2 (TMPRSS2) genes affect the virus entry and are considered possible risk factors for COVID-19. Methods We compiled a panel of gene variants from both genes and used in-silico analysis to predict their significance. We performed biological validation to assess their capacity to alter the ACE2 interaction with the virus spike protein. Subsequently, we conducted a retrospective comparative genome analysis on those variants in the Emirati patients with different disease severity (total of 96) along with 69 healthy control subjects. Results Our results showed that the Emirati population lacks the variants that were previously reported as associated with disease severity, whereas a new variant in ACE2 “Chr X:g.15584534” was associated with disease severity specifically among female patients. In-silico analysis revealed that the new variant can determine the ACE2 gene transcription. Several cytokines (GM-CSF and IL-6) and chemokines (MCP-1/CCL2, IL-8/CXCL8, and IP-10/CXCL10) were markedly increased in COVID-19 patients with a significant correlation with disease severity. The newly reported genetic variant of ACE2 showed a positive correlation with CD40L, IL-1β, IL-2, IL-15, and IL-17A in COVID-19 patients. Conclusion Whereas COVID-19 represents now a past pandemic, our study underscores the importance of genetic factors specific to a population, which can influence both the susceptibility to viral infections and the level of severity; subsequently expected required preparedness in different areas of the world.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».