Serum proteomics of coronavirus shedding in vampire bats (Desmodus rotundus)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bats can harbor many pathogens without showing disease. However, the mechanisms by which bats resolve these infections or limit pathology remain unclear. To illuminate the bat immune response to coronaviruses, viruses with high public health significance, we will use serum proteomics to assess broad differences in immune proteins of uninfected and infected vampire bats (Desmodus rotundus). In contrast to global profiling techniques of blood such as transcriptomics, proteomics provides a unique perspective into immunology, as the serum proteome includes proteins from not only blood but also those secreted from proximal tissues. We will use enrichment analyses alongside generalized linear models of targeted serum proteins involved in important immune pathways to identify up- and downregulated bat immune responses to coronavirus shedding. Methods We sampled vampire bats in April 2019 in the Lamanai Archeological Reserve of northern Belize. For the 19 individuals included in this study, we used a harp trap and mist nets to capture bats upon leaving a single roost site. All individuals were identified by sex, age, and reproductive status. For serum proteomics, we collected blood by lancing the propatagial vein followed by collection into serum separator tubes prior to centrifugation and storage at −80 °C. Saliva and rectal swab samples were also collected and stored in DNA/RNA Shield for coronavirus detection. We used a semi-nested pan-coronavirus PCR targeting the RNA-dependent RNA polymerase gene (RdRp), followed by amplicon sequencing and NCBI BLAST to identify virus genera. Preliminary data Because CDC regulatory guidelines require any vampire bat samples to undergo heat inactivation (56 °C for 1 h) prior to importation into the U.S., we used four serum samples previously analyzed to evaluate the effects of this treatment on proteomic analysis. Since these prior samples had not been heat inactivated, a paired analysis of heat inactivation was possible (results not discussed in poster, will be in forthcoming paper). Next, using the 19 samples in the current coronavirus study, we used the S-trap method for tryptic digestion, followed by data-independent acquisition bottom-up proteomics at 300 nL/min with an Ultimate 3000 interfaced to a Fusion Lumos Orbitrap mass spectrometer. Data will be processed in a library-free manner with DIA-NN using the RefSeq annotated vampire bat genome. We identified 586 proteins over five orders of magnitude. Similar to our previous study, we converted the vampire bat protein identifications to human orthologs to aid in downstream analysis. Of our included 19 vampire bats, four were infected with coronaviruses, and phylogenetic analyses identified all as alphacoronaviruses specifically. We used receiver operator characteristic curves to identify candidate markers of alphacoronaviruses shedding status. Though this is a small sample set, it will provide invaluable information of the proteome changes, specifically immune related, in a natural host in response to alphacoronavirus. Novel aspect These results will provide much needed insight into changes in the bat serum proteome in response to coronavirus infection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».