Differential Circulating Proteomic Responses Associated with Ancestry during Severe COVID-19 Infection
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 led to a disruption in nearly all aspects of society, yet these impacts were not the same across populations. During the pandemic, it became apparent that ancestry was associated with COVID-19 severity and morbidity. This study examines the differential circulating protein levels between three continental ancestries in response to severe COVID-19 infection. 4979 circulating proteins from 1272 samples were measured using the SomaScan platform. We used a linear mixed model to assess the ancestry-specific association between protein levels and severe COVID-19 illness. Comparing ancestries, we found that 62% of the tested proteins are associated with severe COVID-19 infectionin European-ancestry individuals, compared to 45% and 22% of the tested proteins between COVID-19-infected and control individuals in people of African and East Asian ancestry, respectively, likely reflecting differences in sample sizes. We found that all ancestries had strong correlations between each other with individuals of European and African ancestry having the most similar response and European and East Asian ancestries having the least similar. However, we did find 39 unique proteins that responded differently (FDR <0.05) between the three ancestries. These proteins could be investigated to assess whether they explain the differences in observed severity of COVID-19 between ancestral populations.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».