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Enregistrement W4402289040 · doi:10.1016/j.coi.2024.102459

Gene: environment interactions in immune and inflammatory responses to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection

2024· review· en· W4402289040 sur OpenAlexafffund
Yunxiang Yang, Alessia Azzuolo, Nassima Fodil, Philippe Gros

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Immunology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésImmune systemCoronavirusImmunologyGeneRespiratory systemCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PneumoniaVirologyMedicineInflammationBiologyGeneticsDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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