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Enregistrement W4414593573 · doi:10.21203/rs.3.rs-7521090/v1

Metagenomic Analysis of Blood Virome in Ischemic Stroke Reveals an Increase in Herpesvirus Transcripts and Host Immune Activation

2025· preprint· en· W4414593573 sur OpenAlexafffund
Mike Clarke, Sarina Falcione, Roobina Boghozian, Raluca Todoran, Yiran Zhang, Maria Guadalupe C. Real, A. St-Pierre, Twinkle Joy, Glen C. Jickling

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésHuman viromeVirusStroke (engine)Immune systemTorque teno virusViral diseaseRetrovirusRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Viral infections may influence stroke pathophysiology. Several infections have been linked to increased risk of stroke, however our understanding of these viral interactions with immune and host tissue is limited. We performed a transcriptomic analysis of the blood virome following ischemic stroke to study these interactions. METHODS: Viruses were measured by RNA sequencing of blood from 37 patients with ischemic stroke and 32 matched controls. RNA reads are aligned against a human reference genome, as well as a comprehensive database of human virus genomes. Host gene expression following stroke is examined in relation to the presence of viral transcripts. RESULTS: Viral RNAs were detected in the blood samples of both ischemic stroke and control groups. Viral reads with a prevalence > 3% and raw counts > 2 were from a total of 6 viral families. This included several human herpesviruses (HHVs), adenoviruses, and papillomaviruses, as well as human pegivirus, respiratory syncytial virus, and human endogenous retrovirus K (HERV-K). Combined, counts from HHVs were higher in stroke compared to control by a fold change of 2.13. Coinfection with multiple HHVs was more common in stroke, with a 1.23 fold increase in the number of detected herpesviruses. Reads from two viral genes were increased in stroke, UL95 from cytomegalovirus (CMV), and EBNA2 from Epstein-Barr virus (EBV). Genes associated with stroke, including APOE, C3, PDGF, and CXCL2 were differentially expressed in stroke samples which contained high counts of one or both of UL95 and EBNA2. CONCLUSION: Viral RNAs from multiple families can be detected within the human blood virome. HHV transcripts were the most abundant of viral RNAs detected. Among stroke patients, HHV transcripts were more prevalent, with higher counts, and indicated a higher rate of coinfection with multiple HHV species. Expression of the EBV gene EBNA2 and the CMV gene UL95 may relate to changes in immune gene expression following stroke. Further evaluation is needed to determine the effects that the human virome have on stroke risk, immune response to stroke, and long-term outcome.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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