Gene: environment interactions in immune and inflammatory responses to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Despite its devastating human cost, the rapid spread and global establishment of the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) pandemic had the benefit of providing unique insights into the intricate interplay between genetic, environmental, and socioeconomic factors, which collectively impact susceptibility to infection with SARS-CoV-2. Preceding the implementation of broad vaccination programs and assuming the absence of significant acquired immunity, examining the innate vulnerability to the virus becomes essential. There is indeed considerable heterogeneity observed at both the population and individual levels for various SARS-CoV-2 infection phenotypes, including emergence, progression, and survival from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) syndrome. Particularly intriguing is the seemingly milder course of COVID-19 disease reported for the African continent early during the pandemic. This was characterized by significantly lower mortality rates in SARS-CoV-2 patients compared with the European and American continents and globally. We will discuss some of the demographic and socioeconomic factors that may have contributed to these observations. We review the mapped COVID-19 genetic architecture, including the remarkable association of type I interferon as a single protective mechanism and a major determinant of susceptibility. Furthermore, we speculate on potential 'environmental' modulators of penetrance and expressivity of intrinsic vulnerability factors, with a focus on the microbiome and associated metabolomes. Additionally, this review explores the potential immunomodulatory contribution of helminth parasites to the human host immune and inflammatory responses to respiratory viral infections.
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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 | 0,001 | 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 ».