Integrated multi-omics characterization across clinically relevant subgroups of long COVID
Notice bibliographique
Résumé
When SARS-CoV-2 became regional epidemics, a substantial number of patients suffered from post-acute sequelae of COVID-19 (PASC, aka long COVID). Exploring the pathogenesis and especially the heterogenicity features of long COVID subgroups is of paramount importance for understanding its etiology. In this study, through integrative multi-omics analyses encompassing transcriptomics, proteomics, and metabolomics, long COVID patients exhibited overall elevated MAPK pathway activation, while patients who have recovered from long COVID showed down-regulation of this response. Long COVID heterogenicity is described by multi-omics distinct signatures for each subgroup. The Multisystemic (MULTI) symptom subgroup is characterized by enhanced glycerophospholipid and ether lipid metabolism, Neurological (NEU) by augmented glycoprotein synthesis metabolism, Cardio cerebral (CACRB) by increased pyruvate metabolism and suppressed macrophage polarization, Musculoskeletal + Systemic (MSK + SYST) by elevated glycerophospholipid metabolism, and Cardiopulmonary (CAPM) by inhibited NF-κB signaling pathways. ABHD17A, CSNK1D, PSME4 and SYVN1 were general long COVID combination biomarkers, while CRH (MULTI), FPGT (NEU), CBX6 (CACRB) and RBBP4 (CAPM) were selected as serum-specific subgroup proteins. Our study provides a commonly shared and distinct pathophysiological explanation underpinning PASC, paving the way for future diagnosis and therapeutic interventions.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».