Molecular Genetic Analysis of the <i>Idd4</i> Locus Implicates the IFN Response in Type 1 Diabetes Susceptibility in Nonobese Diabetic Mice
Notice bibliographique
Résumé
High-resolution mapping and identification of the genes responsible for type 1 diabetes (T1D) has proved difficult because of the multigenic etiology and low penetrance of the disease phenotype in linkage studies. Mouse congenic strains have been useful in refining Idd susceptibility loci in the NOD mouse model and providing a framework for identification of genes underlying complex autoimmune syndromes. Previously, we used NOD and a nonobese diabetes-resistant strain to map the susceptibility to T1D to the Idd4 locus on chromosome 11. Here, we report high-resolution mapping of this locus to 1.4 megabases. The NOD Idd4 locus was fully sequenced, permitting a detailed comparison with C57BL/6 and DBA/2J strains, the progenitors of T1D resistance alleles found in the nonobese diabetes-resistant strain. Gene expression arrays and quantitative real-time PCR were used to prioritize Idd4 candidate genes by comparing macrophages/dendritic cells from congenic strains where allelic variation was confined to the Idd4 interval. The differentially expressed genes either were mapped to Idd4 or were components of the IFN response pathway regulated in trans by Idd4. Reflecting central roles of Idd4 genes in Ag presentation, arachidonic acid metabolism and inflammation, phagocytosis, and lymphocyte trafficking, our combined analyses identified Alox15, Alox12e, Psmb6, Pld2, and Cxcl16 as excellent candidate genes for the effects of the Idd4 locus.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».