Transcriptomic analysis of chronic chikungunya in the Reunionese CHIKGene cohort uncovers a shift in gene expression more than 10 years after infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim In 2005-2006, a chikungunya epidemic of unprecedented magnitude hit Reunion Island, which raised a public health concern through the substantial proportions of long-lasting manifestations. To understand the pathophysiology underlying chronic chikungunya (CC), we designed the CHIKGene cohort study and collected blood samples from 133 subjects diagnosed with CC and from 86 control individuals that had recovered within 3 months, 12-to-15 years after exposure. Methods We conducted bulk RNAseq analysis on peripheral blood mononuclear cells to find differentially expressed genes (DEGs), gene set enrichment analysis (GSEA) and gene ontologies to uncover top-level enriched terms associated with DEGs, and weighted gene correlation network analysis (WGCNA) to elucidate underlying cellular processes. Results Among 1549 DEGs, gene expression analysis identified 10 top genes including NR4A2 and TRIM58 (upregulated in CC), IGHG3 and IGHV3-49 (downregulated in CC) linked to immune regulation, OSBP2 (upregulated in CC) and SEMA6B (downregulated in CC) linked to neuronal homeostasis and axon guidance, respectively. GSEA and WGCNA unveiled cellular processes such as "Metabolism of RNA" and "Cell Cycle”. Conclusions This study uncovers a shift in gene expression of CC subjects. IGHG3 and IGHV3-49 gene shut-offs spotlight the importance of neutralizing antibodies against chikungunya virus in the progression to chronic disease. Human diseases associations highlight connections to rheumatoid arthritis, nervous and cardiac systems. GSEA and WGCNA bounce the hypotheses of a persistent viral reservoir or an increased susceptibility to RNA viral pathogens with new onset infections. Together, our findings might offer potential targets for therapeutic options aimed at alleviating chronic chikungunya.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».